《机器学习与应用》是机器学习和深度学习领域的入门与提高教材，系统、深入地讲述机器学习与深度学习的主流方法与理论，并紧密结合工程实践与应用。
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《机器学习与应用》由21 章组成，共分为三大部分。
第1 ～ 3 章为第一部分，介绍机器学习的基本原理、所需的数学知识（包括微积分、线性代数、概率论和最优化方法）， 以及机器学习中的核心概念。
第4 ～ 20 章为第二部分，是主体部分，介绍各种常用的有监督学习算法、无监督学习算法、半监督学习算法和强化学习算法。对于每种算法，从原理与推导、工程实现和实际应用3 个方面进行介绍，对于大多数算法都配有实验程序。
第21章为第三部分，介绍机器学习和深度学习算法实际应用时面对的问题，并给出典型的解决方案。
附录A 给出各种机器学习算法的总结， 附录B 给出梯度下降法的演化关系，附录C给出EM算法的推导。
《机器学习与应用》理论推导与证明详细、深入，结构清晰，详细地调述主要算法的工程实现细节，配以著名开源库的源代码分析（包括libsvm 、liblinear 、OpenCV、Caffe等开源库），让读者不仅知其然，还知其所以然， 真正理解算法、学会使用算法。对于计算机、人工智能及相关专业的本科生和研究生，这是一本适合人门与系统学习的教材，对于从事人工智能和机器学习产品研发的工程技术人员，本书也具有很强的参考价值。
