机器学习实战与理论：知识图谱驱动的案例解析

《认知智能时代：知识图谱实践案例集（速读版）》是一本深入浅出的机器学习教材，旨在介绍该领域的核心算法和理论。书中涵盖了机器学习近年来的成功应用，如欺诈检测、用户兴趣分析和自动驾驶技术，强调了这个学科的跨学科性质，它汲取了统计学、人工智能、哲学等多个领域的思想。 本书的特点在于对理论与实践的平衡处理，一方面探讨了机器学习理论基础，如学习性能与训练样本数量的关系、不同任务中适用的学习算法选择，理论框架源于统计学、计算复杂性和贝叶斯分析。作者试图解答的关键问题是，随着数据量的增长，模型的性能提升如何，以及哪种算法能解决特定问题。 实践部分是书中的另一大亮点，作者详细介绍了各种主要机器学习算法，包括神经网络在人脸识别中的应用，决策树在信贷分析中的决策过程，以及贝叶斯分类器在文本文档分析中的工作原理。书中还提供了丰富的在线资源，读者可以通过网址访问到这些算法的源代码和实战数据，以便于实践操作和进一步研究。 本书适合计算机科学与工程、统计学和社会科学专业的学生作为教材，也对软件研究人员和从业者具有参考价值。编写这本书的宗旨是易于在校大学生理解，同时涵盖博士研究生研究初期所需的基础知识。作者特别感谢众多同事，他们在创建在线资源方面提供了宝贵的协助。 《认知智能时代：知识图谱实践案例集（速读版）》是一本既注重理论深度又强调实践应用的机器学习教材，对于想要在这个领域深入探索的人来说，无疑是一份不可或缺的参考资料。