作为当代科技革命与产业变革的催化剂，人工智能正深度重构人类社会的生产生活方式与认知边界，成为新质生产力的重要驱动力之一
方法物理含义明确、可解释强，以其严谨的理论体系与方法论框架，为复杂数据提供了透明化的解释路径，
性学习任务的诸多场景，在大数据处理、模式识别、计算机视觉等领域具有不可替代的价值。
致力于通过学习已有数据和以往的经验来获得类似人类的能力，如感知、记忆、推理、决策等，通过经验积累来学习知识和掌握技能。作为人工智能中最具智能特征、最前沿的研究领域之一，受益于大量数据获取的便易性和计算资源的极大丰富，以机器学习为手段解决人工智能中的问题得以快速推广
，广泛应用于社会生产生活实践。机器学习已发展为一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法，在有限数据中进行学习，并获取利用规律对未知数据进行预测或决策的模型。
机器学习理论性强，芒果直播核心方法和模型往往需要严谨的数学推导，对于尚未深入涉足的读者而言，无疑会形成一定的理论门槛。本书从基于数学基础知识的理论推导出发，介绍经典且常用的机器学习模型和方法，并强调相关方法的物理含义和
提取与选择、聚类分析、回归与分类等，在深入介绍基础理论的同时，提供了核心方法的实践示例，以便读者更好地掌握和运用相关理论与方法。
本书可作为高等学校计算机、信息、芒果直播控制、芒果直播航空航天等相关专业课程的教材，也可作为相关领域科学研究人员、工程技术人员及研究生和本科生的学习参考用书。希望本书能为从事机器学习领域相关科研工作的人员打下坚实基础，并为有经验的研究人员提供新的见解和启发。
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