《机器学习及其应用(英文版)》是于2020年1月电子工业出版社出版的图书，作者是M.戈帕来自尔 。
来自 本书主要内容简介:机器学习是计算机科学和人工智能中非常重要的一个研究领域。近年来，机器学习不仅在计算们希承谓影机科学的众多领域中大显身手，还成为一些交叉学科360百科的重要支持技术。全书共分14章，内容分别涉及因果推断、流形学习与降维、迁移学习、类别不平衡学习、演化聚类、多标记学习、排序学习、半监督学习等技术和协同过滤先英原知席活转名加油简、社区推荐、机器翻译等应用，以及互联网应用对机器学习技术需求的探讨。义检管掉丰读字轴来神本书可供计算机、自动化及相关专业的研究人员、教师、研究生和工程技术人员参考。
因果推断的可分解性和可传递性扩弱集高问题
1 引言
2 图模型结构学习的可分解条件
3 直接作用和间接作用
3.1 基于关联模型的直接作用与间接作用
3.2 基于因果模型的主分层直接作用
3.出伟杀念味省采临余所防3 控制的和自然的直接作用
服坏4 因果作用的可传递性问题
5 讨论
参考文献
机器学习的几何观点
1 引言
2 监督学习、半监督学习与无监督学习
处阿设斯须杂告 3 基于几何拓扑的降维算法
3.1 流形降维
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