推荐序

本书在介绍机器学习原理的基础上，讨论了深度学习的基本原理、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、注意力机制、深度强化学习等基本方法或算法，并分析了深度学习在多个典型领域的应用。本书的内容覆盖了机器学习和深度学习的主要内容，配套的案例和习题都有一定的难度和深度。书中精心总结了机器学习和深度学习理论界最新的研究成果，并密切结合业界应用发展的现状，体现了机器学习和深度学习的学科发展前沿态势。

本书比较强调通过项目沉浸式教学和深度教学方法改革，强化应用以加深学生对机器学习和深度学习算法的理解，使教材既有系统性和前沿性，又有比较高的实用性。本书总体设计逻辑清晰，章节之间有一定的独立性，同时又有紧密的联系，依次递进。通过学习本书学生可以逐步深入理解深度学习的核心算法，并通过配套的应用案例和实验深入体会机器学习和深度学习算法的精髓，还可以培养较强的应用能力。

第1版教材经过近4年的使用，吸收了一些教师和学生的反馈，多次修改，第2版的内容比较成熟，并配套中国大学MOOC 的深度学习及其应用在线课程，资料比较齐全，非常适合任课教师备课和学生自学。

总之，第2版教材非常适合机器学习、深度学习和数据挖掘等课程的教学，也适合社会上打算系统学习机器学习的人士阅读。

王万良

2022年1月