目前，该领域中将理论与实践相结合、通俗易懂的著作较少。机器学习是人工智能的一部分，很多初学者往往把机器学习和深度学习作为人工智能入门的突破口，非科班出身的人士更是如此。当前，国内纵向复合型人才和横向复合型人才奇缺;具有计算机背景的人才主要还是以传统人工智能研究为主，跨学科人才较少。非科班人员在将机器学习应用于自己的研究时，往往对理论理解不透彻，且编程能力不足。针对这一现象，译者长期与出版社合作，翻译了一些经典实用、符合实际需求的著作，借此帮助人工智能、机器学习等相关领域的人士(包括非专业人士)使用机器学习解决自己所在领域的问题。
《机器学习图解》就是这样的著作!本书作者拥有密歇根大学数学博士学位，曾担任Google和Apple工程师，是机器学习布道者。本书是他这些年的成果结晶。本书将理论与实践结合，以图的形式讲解机器学习经典算法。全书共13章。第1章、第2章、第4章主要对机器学习基本概念、机器学习类型、优化训练过程进行介绍。
这对初学者形成机器学习思维习惯非常有益。第3章和第5~12章对9类经典的机器学习算法进行了系统介绍，包含问题提出、原理解释、代码实现等方面。第13章列举了真实示例。本书提供了丰富的代码和视频资源。建议读者一边阅读本书，一边动手实践，调试源码，并根据自己的实际需要研究问题，阅读文献并改进源码，解决自己的问题。本书可作为本科高年级和研究生教材，面向对编码感兴趣但不擅长数学的读者(非专业人士)。同时可作为计算机科学学者、企业工程师的参考书。
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