传统的机器学习教材可以分为两类:一类适用于具有充分数学知识的高年级本科生或研究生,另一类则是关于如何编写算法程序的入门手册。本书的特别之处是书中既展示了如何去使用构成机器学习方法的算法,也提供了理解这些算法如何工作以及为什么工作所需的数学背景。这使得本书自2009年首版以来大获好评并被国际上很多大学选用为本科生机器学习课程教材。2009年以后,机器学习领域又出现了一些显著的发展,比如机器学习算法的统计解释越来越有用并流行。而这给那些缺乏强大统计背景的计算机科学专业的学生带去学习上的困难。本书的第2版致力于弥补这一缺陷,帮助学生一方面通过掌握相关的数学和统计学知识,另一方面通过必要的编程和实践,来充分理解机器学习的现代算法。第2版中不但新增了深度信念网络和高斯过程两章,全书的章节都进行了
本书旨在普及Excel VBA 基础理论,以及通过VBA 的应用扩展Excel 的功能,提升读者的制表效率,解决工作中的疑难,同时亦可借此开发商业插件。 本书主要分为操作自动化引言篇、入门篇、进阶篇和疑难解答篇,覆盖从入门到提高的所有内容,以满足不同层次的读者需求。其中操作自动化引言篇简述了操作自动化的需求与方式,借此引出VBA 入门篇。VBA 入门篇包含第2 章到3 章,主要介绍了与VBA 相关的基本概念、常用语句的语法、处理技巧、使用数组、开发自定义函数和设计窗体等内容。进阶篇包含4 章到第22 章,主要介绍了类的应用、读取网页数据、制作菜单、开发插件、保护代码、制作安装程序,及开发具有撤销功能的插件等内容。疑难解答篇即本书第23 章,该章提供了365 个疑难问答,帮助读者解决日常工作中的一些困惑。 本书每段代码都有思路分析,对每