本教材系統(tǒng)地講解了機(jī)器學(xué)習(xí)的理論與方法，內(nèi)容主要包括高斯混合模型和EM算法、主題模型、采樣與非參數(shù)貝葉斯方法、聚類分析、支持向量機(jī)、概率無向圖模型、概率有向圖模型、矩陣與張量分解、多層感知機(jī)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、序列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以及強(qiáng)化學(xué)習(xí)。本教材旨在使讀者了解機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展，理解和掌握機(jī)器學(xué)習(xí)的基本原理、方法與主要應(yīng)用。本書內(nèi)容豐富，著重與講解機(jī)器學(xué)習(xí)理論的推導(dǎo)與證明，并通過實例進(jìn)行方法分析與比較；本書強(qiáng)調(diào)機(jī)器學(xué)習(xí)的系統(tǒng)性、完整性、方法的時效性，可讀性強(qiáng)；同時，作為新形態(tài)教材，本書配備了大量的數(shù)字化資源，可以實現(xiàn)線上線下學(xué)習(xí)的無縫銜接。