胡浩基机器学习课程用的哪本书，浙大 胡浩基

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胡浩基机器学习课程用的哪本书，浙大 胡浩基

胡浩基机器学习课程用的哪本书？

《机器学习》（周志华）因为胡浩基老师在他的机器学习课程中提到过这本书是他课程的参考书籍，还本书被觉得是机器学习领域的经典著作之一，深入浅出地讲解了机器学习的基本概念和方式。该书主要涵盖了机器学习的基础知识、分类、回归、聚类、半监督学习、降维与度量学习、特点选择与稀疏学习、组合与协同过滤、多任务学习、迁移学习等话题。除开这点书中还结合了生动的案例和实验，让读者更好地理解机器学习的原理和应用。

胡浩基机器学习课程使用的书是《统计学习方式》。因为该书既具体地讲解了传统统计学习方式又涵盖了深度学习的主要内容，作为机器学习领域的入门指南具有不错的实用价值。除开这点这本书适用于各种读者，不仅仅是可以帮初学者入门，更可以帮专家进一步深入研究。假设你对机器学习很感兴趣，既然如此那，《统计学习方式》绝对是一本不可多得的好书。

胡浩基机器学习课程使用的主要考试教材是《Machine Learning》(周志华著) 。在这本考试教材中，作者综合了机器学习的基本概念、算法和应用，并给出了非常多实例和代码达到。除开这点课程可能还会结合一部分其他参考书籍，如 《Pattern Recognition and Machine Learning》(Bishop著)、《The Elements of Statistical Learning》(Hastie著)等等。这些书籍可以帮学生全面理解机器学习的基本原理，并在实践中可以更好地运用有关算法处理实质上问题。

《机器学习-周志华》 因为胡浩基老师在官网上明确写明了使用该书作为考试教材，而且，该书是机器学习领域知名度高，涵盖全面，代码实践能力强的优秀考试教材。 除开这点除了《机器学习-周志华》之外，还有不少优秀的机器学习书籍，如《统计学习方式-李航》、《深度学习-花书》等，感兴趣的考生可以尝试阅读参考。

《统计学习方式》一书因为胡浩基的机器学习课程主要涉及到统计学习方式及其应用，而这本书是现在国内外最最重要，要优先集中精力的统计学习方式的经典著作之一，这当中包含了不少经常会用到的机器学习算法，故此，胡浩基机器学习课程使用的就是这本书。假设您想进一步学习机器学习的考点归纳，可以通过阅读这本书来深入理解有关算法原理。

《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow》是胡浩基机器学习课程用的书。因为这本书内容丰富，涵盖了机器学习的基础知识和实践技巧，合适初学者和进阶者使用。除开这点该书所使用的Python库Scikit-Learn、Keras和TensorFlow都是现目前流行的机器学习工具，很实用。同时，该书也提供了丰富的实例和项目，帮读者深入学习机器学习。应该拿出来说一下的是，该书有中文版，方便非英语母语的读者学习。

《机器学习》（周志华著）因为这是胡浩基教授所推荐的考试教材，而且，这本书是现在国内机器学习领域比较权威和系统的入门考试教材，涵盖了机器学习中的基础理论、算法和实践。除开这点这本书还有较为丰富的习题和案例，方便学生进行夯实和实践。假设想要深入学习机器学习，可以从这本书入手，建立起扎实的机器学习基础。同时，还需要持续性进行实践，尝试处理各自不同的不一样应用场景下的实质上问题，持续性提高自己的能力。

结论：胡浩基机器学习课程使用的是《Machine Learning》一书。解释因素：按照课程的讲解和参考资料，这本书是机器学习领域的经典考试教材之一，这当中包含了非常多的算法、模型和案例应用，很合适作为机器学习初学者的参考书籍。内容延伸：除了这本书之外，通过参与有关的MOOC（在线开放课程）、论文阅读和实践等方法，可以进一步拓展和深入学习机器学习知识，同时也可跟随有关的社区和团队Team了解最新的研究变动和应用场景。

《Pattern Recognition and Machine Learning》因为这本书是机器学习领域的经典考试教材，被广泛使用。胡浩基老师教授的是机器学习入门课程，使用这本书能有效的帮学生迅速理解机器学习的基础知识，还为深入学习打下良好的基础。除开这点这本书的主要内容也很具体且易懂，合适初学者阅读。假设想进一步提高机器学习的能力，也可阅读此书的第二版或其他深度学习的书籍扩展知识。

胡浩基机器学习课程使用的主要考试教材是《Machine Learning: A Probabilistic Perspective》（中文名：《可能性机器学习》），该书由Kevin P. Murphy编写。除开这点他还使用了以下其他书籍作为课程参考：

1. 《The Elements of Statistical Learning》（中文名：《统计学习基础》）由Trevor Hastie、Robert Tibshirani和Jerome Friedman编写。

2. 《Pattern Recognition and Machine Learning》（中文名：《模式识别与机器学习》）由Christopher Bishop编写。

3. 《Deep Learning》（中文名：《深度学习》）由Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville编写。

4. 《Machine Learning Yearning》（中文名：《机器学习训练秘籍》）由Andrew Ng编写。

5. 《Introduction to Machine Learning with Python》（中文名：《Python机器学习》）由Andreas Müller和Sarah Guido编写。

这些书籍都是机器学习领域的标准权威考试教材，并且还可以为不同的人群提供了丰富的理论和实践知识。

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