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域能夠互相借鑒的知識，以此把它們關聯(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專業(yè)的學生閱讀和學習。

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