機器學習算法

　　本書探索理論計算機科學和機器學習這兩個領(lǐng)域能夠互相借鑒的知識，以此把它們關(guān)聯(lián)起來。本書介紹機器學習中的重要模型和主要問題，并以一種容易理解的方式介紹該領(lǐng)域的前沿研究成果以及現(xiàn)代算法工具，包括矩量法、張量分解法和凸規(guī)劃松弛法。本書共8章，內(nèi)容涵蓋非負矩陣分解、主題模型、張量分解、稀疏恢復、稀疏編碼、高斯混合模型和矩陣補全等。本書適合理論計算機科學家、機器學習研究人員以及相關(guān)專業(yè)的學生閱讀和學習。

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