《机器学习-数据表示学习及应用》：解锁数据背后的智慧密码。
本书旨在从人工智能和大数据理解的核心问题—数据表示学习从发，理论与应用深度结合，作为该领域内的学生、高校教师、科研人员以及工程师学习机器学习的教材。
在人工智能的浪潮中，机器学习已成为推动技术进步的核心动力。而数据表示学习，作为机器学习的基石，决定了模型如何从海量数据中提取有价值的信息。今天，我们隆重推出《机器学习-数据表示学习及应用》一书，带你深入探索数据表示的奥秘，掌握从理论到实践的全方位技能。
本书由福州大学张春阳教授和欧洲科学院院士、华南理工大学陈俊龙教授合著，作者在人工智能和大数据领域有着丰富的研究基础、技术应用经历以及教学经验。本书得到了领域内众多学者和业界专业人士的广泛认可，中国工程院郑南宁院士作序推介。
本书主要内容
本书分为七个章节，从数据表示学习的数学与概率基础（ 第一章）出发，逐步深入，涵盖了传统降维方法（第二章）、分布式表示学习（第三章）、稀疏表示学习（第四章）、基于神经网络的特征提取（第五章）、生成式表示学习（第六章）以及对比表示学习（第七章）。该书不仅能够帮助读者构建扎实的理论基础，提供机器学习方向的最新动态，同时还结合计算机视觉、自然语言序列以及图网络分析等具体的应用。
本书特色
（1）角度新颖，探索核心。
本书围绕数据表示学习介绍机器学习，重点介绍多种数据的模式、特征、嵌入和表示等关键信息提取的主要技术与方法，包含多个人工智能的实际应用，写作角度较为新颖。
（2）夯实基础，紧追前沿。
本书不仅包含传统的机器学习模型和算法，还纳入新的发展成果,包括对比式表示学习方法和生成式表示学习方法。近年来，两种方法显示出来强大的表示学习能力。
（3）注重理论，联系实际。
本书不仅详细介绍数据表示学习的基础理论和方法，也阐述了它们在计算机视觉、自然语言处理和图网络分析任务中的实际应用，并附带多个实践项目代码。
（4）详细全面，使用方便。
本书内容详细全面，由浅入深，注重图表的可视化以及数学公式的解释，以便读者在学习过程中更加容易地理解表示学习算法提出的动机、具体步骤、性能特点以及应用场景。
面向读者群体
本书适合人工智能和大数据领域的研究人员、工程师、高校教师及学生阅读。无论你是初学者，还是已有一定经验的从业者，都能从中获得新的启发和实用的技能。
通过阅读本书你将学会
- 掌握数据表示学习中的核心数学与概率基础。
- 理解并应用传统降维方法，如PCA、LDA等。
- 深入理解分布式表示学习与稀疏表示学习的原理与实践。
- 熟练使用神经网络进行图像、自然语言和图网络的特征提取。
- 探索生成式表示学习与对比表示学习的前沿技术。
本书先修课程及需要的基础门槛
阅读本书前， 建议读者具备高等数学、线性代数、概率论与数理统计、优化方法等基础知识。此外，对使用深度学习框架TensorFlow或者Pytorch的Python编程有一定的了解将有助于更好地理解书中的代码示例。
教学经验分享
作为高校人工智能专业老师，我在多年的教学实践中发现，数据表示学习是学生最容易感到困惑的部分。因此，本书特别注重理论与实践的结合，通过丰富的案例和代码，帮助学生更好地理解和应用所学知识。另外，本书还提供教学课件、教学大纲、教学日历和教学进度表等教学资料，辅助开展教学任务。
《机器学习-数据表示学习及应用》不仅是一本教材，更是一把打开数据智慧之门的钥匙。无论你是学术研究者还是工业界从业者，这本书都将成为你不可或缺的参考书。让我们一起，探索数据的无限可能！
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