機器學習：算法視角（Machine Learning: An Algorithmic Perspective 2/e）

CRC PRESS機器學習領域暢銷教材，知名媒體推薦的十大機器學習入門教材之一。
新西蘭惠靈頓維多利亞大學數學與統計學院史蒂芬·馬斯蘭教授所著，南京大學電腦科學與技術系高陽教授、商琳副教授聯袂翻譯。
機器學習融合了電腦科學、統計學、數學、工程學等多個學科，應用領域遍及經濟、生物、醫藥、物理、化學等。本書針對電腦科學專業學生遇到的統計學基礎知識不足的問題，聚焦於機器學習中的算法，清晰呈現算法背後的數學和統計學知識，同時提供必要的編程技巧和實驗方法。
書中全面涵蓋各類算法，如神經網絡、多層感知器、徑向基函數、支持向量機、進化學習、強化學習、決策樹學習、無監督學習、圖模型等。第2版進行了全面修訂和更新，以反映機器學習的新發展，新增了兩個章節來討論深度置信網絡和高斯過程，此外，還添加了隨機森林、考慮精度的方法、MLP的共軛梯度優化、卡爾曼濾波和粒子濾波等內容。
本書的代碼示例採用Python語言編寫，所有代碼均可從stephenmonika.net免費下載。