《机器学习与深度学习算法基础》PDF下载

《机器学习与深度学习算法基础》由贾壮编著，北京大学出版社出版，是一本面向机器学习与深度学习初学者的算法基础类著作。本书针对传统算法教材数学门槛较高、实践类书籍又容易忽略算法原理的问题，尝试将算法思想、数学形式和代码实现结合起来，以较为通俗的方式帮助读者建立机器学习与深度学习的整体知识框架。

全书共 18 章，分为经典机器学习模型和深度学习模型与方法两部分。经典机器学习部分介绍线性回归、岭回归、Lasso 回归、支持向量机、逻辑斯蒂回归、决策树、K 近邻、朴素贝叶斯、线性判别分析、主成分分析、流形学习、聚类、稀疏编码、直推式支持向量机以及集成学习等内容；深度学习部分则介绍神经网络基本构成、感知机、卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络，并配合编程实验帮助读者理解算法实现过程。

本书的核心价值在于不仅回答“算法是什么”，还重点解释“为什么这样设计”以及“如何实现”。相比只强调公式推导的理论教材，本书更加关注算法思路和步骤之间的联系；相比只提供代码案例的实践教程，又保留了必要的数学基础和模型原理。对于刚进入机器学习领域的读者，这种从概念、算法思维、数学表达再到代码实践的学习路径，有助于避免只会调用机器学习库而缺乏算法理解的问题。

本书适合机器学习和深度学习初学者、人工智能相关专业学生、Python 及算法开发者，以及希望系统补充机器学习基础的其他行业技术人员。通过阅读本书，读者可以建立经典机器学习和常见深度学习模型的知识体系，理解不同算法的基本思路、适用场景和实现方法，并为进一步学习推荐系统、计算机视觉、自然语言处理等人工智能方向打下算法基础。