机器学习基础教程 : A Fir

本书是一本机器学习入门教程，包含了数学和统计学的核心技术，用于帮助理解一些常用的机器学习算法。书中展示的算法涵盖了机器学习的各个重要领域：分类、聚类和投影。本书对一小部分算法进行了详细描述和推导，而不是简单地将大量算法罗列出来。

本书通过大量的MATLAB/Octave脚本将算法和概念由抽象的等式转化为解决实际问题的工具，利用它们读者可以重新绘制书中的插图，并研究如何改变模型说明和参数取值。

本书特色

介绍机器学习技术及应用的主要算法和思想。

为读者进一步探索机器学习领域中的特定方向提供起点。

不需要太多的数学知识，穿插在文中的注解框提供相应的数学解释。

每章末均包含练习。

Simon Rogers　英国格拉斯哥大学计算机科学学院讲师，主讲硕士生的机器学习课程。Rogers博士是机器学习领域的一位活跃研究者，研究兴趣包括代谢组学数据分析和概率机器学习技术在人机交互领域的应用。

Mark Girolami　英国伦敦大学学院（UCL）统计系主任和计算机科学系荣誉教授，并担任计算统计学和机器学习研究中心主任。他还是英国统计协会研究组成员，英国工程和科学研究委员会高级研究员，英国工程技术学会会员，爱丁堡皇家学会院士。