新书发布：深入探索机器学习与数据表示学习的前沿理论与应用

在人工智能蓬勃发展的今天，机器学习作为其核心技术之一，正日益成为我们理解和分析数据的重要工具。随着各行各业对大数据分析能力的要求日益提高，专业知识的更新与技术的迭代显得尤为重要。张春阳和陈俊龙两位学者基于其深厚的学术背景与实践经验，倾心打造了新书《机器学习与数据表示学习》。该书不仅为广大科研人员和学生提供了坚实的理论基础，更结合了丰富的案例，旨在推动教学和实际应用的双向结合。

书籍概述

作为《高等学校大数据专业系列教材》的重要一部，本书定价59.90元，计划于2025年1月1日正式出版。全书分为七章，内容结构严谨，涵盖机器学习的基本理论、最新发展与实际应用等多个方面，提供源码、课件、教学大纲等资源，旨在为教学与学习提供便捷。

章节精彩

1. 绪论（第1章）：本章对机器学习进行总体介绍，重点讨论特征工程与数据表示学习的关系，并简要回顾了数学与概率的基础知识。这一部分为后续章节奠定了必要的理论基础，使读者能够从整体上把握机器学习的相关概念。

2. 传统降维方法（第2章）：重点讲解了主成分分析、流形学习、t分布随机邻域嵌入和自编码器等经典降维技术。通过实例分析，各类降维方法的适用场景，以及其优势与不足得以清晰呈现。

3. 分布式表示学习和聚类算法（第3章）：介绍了K-means算法、K近邻算法、原型聚类算法等诸多重要的聚类技术。逐步引者理解如何在海量数据中有效识别出数据模式，挖掘出有价值的信息。

4. 稀疏表示学习（第4章）：讲述了稀疏表示的基本概念及匹配追踪算法的实现思路，展示了如何在进行数据表示时尽可能减少冗余，提高分析效率。

5. 神经网络中的特征提取（第5章）：本章将多层神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等当前最流行的网络架构结合临床案例进行深入分析，探讨其在特征提取方面的优势与应用。

6. 生成式表示学习（第6章）：编织了贝叶斯学习、生成对抗网络等核心概念，展示了如何通过生成性的学习方式，提高数据建模的灵活性和实用性。

7. 对比式表示学习（第7章）：介绍了近年来发展迅速的对比学习技术，包括数据增强与相似性度量等内容，使读者能够把握该领域的前沿动态及方向。

实践结合，理论与实践互相促进

本书特别注重理论与实际案例的结合，致力于让理论知识不再孤立存在。通过提供源代码与实践项目，读者可以将学到的理论迅速应用到具体实例中，加深对复杂概念的理解。无论是图像、自然语言还是图数据，本书均提供了相应的表示学习方法和具体应用案例，使读者能够在多维度、多领域内运用所学。

教学资源，支持教与学的无缝衔接

考虑到教学与学习的需要，本书提供了一系列配套资源，包括教学课件、教学大纲、以及教学进度表等。这些内容帮助教师在教学中减少准备时间，使学生能更高效地吸收与掌握课程内容，形成系统化的知识体系。

前沿视角，探索新技术

本书从新颖的角度出发，探讨机器学习与数据表示学习间的核心关系，解决当今信息时代里急需攻克的技术壁垒。随着对比学习等新技术的引入，读者将能够接触到现代机器学习领域的前沿发展，从而为自己的职业生涯奠定更为坚实的基础。

《机器学习与数据表示学习》不仅是一本教科书，更是一条通往机器学习领域深处的探索之路。它以全新的视角、翔实的内容、丰富的案例，满足了日益增长的市场需求，为未来的人工智能人才培养提供了重要保障。无论是学生、教师，还是从业者，都能在这本书中获得有价值的知识与启示。通过掌握这些工具，读者将有能力在人工智能的浪潮中，乘风破浪，开创出属于自己的一片天地。