每个领域的机器心脏编辑部门的发展与基金会的一些经典书籍密不可分，这也适用于人工智能。以前，教师的“统计学习方法”和“统计学习方法（第二版）”可以被视为自动学习中的书籍，但是许多学生和老师认为，这本书是必须阅读的书。但是，AI技术的快速发展，尤其是深度学习，尤其是在研究中，该书也使工程迅速地促进了型号，从而促进了型号，从而促进了型号的努力。机器人的模型和动作量很大，并且是在机器人的范围内进行了努力。优化，此地址再次成为一种方法，但许多教科书并没有完全缺席，这使许多人很难系统地学习。OOK，“自动学习方法（第二版）”，该方法将文章中的学习加强区分开，系统地引入了基本框架和代表性算法，以进行增强学习。学习。在这一点上，自动学习方法（第二版）将建立一个完整的知识框架，涵盖受监督的学习，而无需进行监督，深刻而强化，从而为那些希望系统地学习通过肤浅而深厚的学习路线的读者提供。第1条：监视学习的关键方法简介，包括线性回归，感知器，支持向量，最大熵和物流回归，改进方法，马尔可夫隐藏模型，有条件的随机字段等。分配等。第3条：介绍包括神经元素饲料网络，卷积神经网络，经常性神经元网络，变形金刚，扩散模型，生成不良模型等的关键学习方法的介绍。 （第二版）“第4部分目录”，汽车ATIC学习方法（第二版）“还添加了几种受监控的学习方法，例如线性回归。根据读者的反馈。这本新书将受到监控。我们已经大大改变了一小部分内容和学习，而无需监督，并且我们消除了一些不再使用的技术，例如提供了一些自动学习的详细信息。从一个特定的示例开始的模型，策略和算法，读者可能会了解基本的想法，同时，他们可以理解原理，我们从一个角度来看，允许读者更好地掌握“自动学习方法”，从而使读者更加严格ThE读者对更大学习的需求总结了每种方法的关键点，提供了一些练习并列出了主要参考。练习的例子可以帮助读者更多的知识知识。整本书集成整合使用符号来提高可读性。更改各种尺寸的许多错误。 Redibuje几乎所有插图。这本书主要定位为大学教科书，互补的阅读材料和专业人士的参考书。假设读者已经对计算，线性代数，概率和计算机统计的特定知识。本书没有尝试涵盖所有内容，而是希望对最基本和常用的技术进行详尽的解释和分析，以帮助读者学习和掌握它。 Maestro Li Hang说，这本书于2018年开始写作，他经历了2022年出版并完成的第一版“自动学习方法”methods (2nd edition)” in December 2024. Presenting the author, presenting Li Hang, ACM Fellow, ACL Fellow and IEEE FELLOW. UNIV graduateKyoto ersity and a doctorate from the University of Tokyo. He works at the NEC Corporation Central Research Institute, the Microsoft Research Institute and the ARK Institute in Huawei Noah. He currently works in the Sorted Seed Department. The main research addresses include natural language processing, information恢复，自动学习和数据挖掘。
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