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编辑评论：

Machine Learning and Its Applications 2019 涵盖深度学习、主动学习、子空间学习、随机优化、因果图模型、聚类、分类等，引入新的深度学习范式，以及机器学习应用机器翻译、大数据分析等方面的学习。

前言

迄今为止，“机器学习及其应用”研讨会已成为知名学术品牌。它的历史大致可以分为四个阶段。 “机器学习及其应用”工作坊的创始阶段是2002年至2004年，起源于2002年陆汝谦院士在复旦大学智能信息处理实验室组织的“智能信息处理研讨会”。第一届研讨会邀请十余位专家闭门研讨，在复旦大学成功举办。 2004年11月，周志华教授和王珏研究员在复旦大学主持了第二届“机器学习及其应用”研讨会。研讨会除邀请演讲嘉宾外，还吸引了100余名学者和研究生自发出席。此后，研讨会的模式由闭门学术讨论转变为开放式学术交流。

“机器学习及其应用”工作坊从 2005 年到 2010 年开始，由于当时机器学习得到的关注和支持较少，因此主办方和主办方压力很大。 2005年，研讨会迁至南京大学软件新技术国家重点实验室。周志华教授和王珏研究员主持了第三场研讨会。吸引了来自全国近10个省市的250多人参加。研讨会确定会议不征文，不收取任何费用，演讲者由主办方邀请，以“学术优先，其他简单”为宗旨，还确定了研讨会的时间，如果没有特别是，这将是 11 月的第一个周末。从那时起，组织者就得到了兄弟姐妹的帮助。吸引了来自全国10多个省市的约300人； 2008年第六届研讨会恰逢南京大学计算机学院建校50周年，参会人数达380余人；第7、八次研讨会分别召开，400余人参加。这一时期是国内机器学习领域的“开垦”阶段，许多学者为研讨会做出了重要贡献。研讨会在国内机器学习领域乃至整个计算机领域逐渐产生了重要影响。

编辑推荐

到目前为止，机器学习及其应用研讨会已成为知名的学术品牌。

《机器学习及其应用2019》是对第十5、十六届中国机器学习及其应用研讨会交流内容的部分总结。会议共邀请了11位专家就各自的研究领域撰写文章，以综述的形式讨论机器学习不同分支及相关领域的研究进展。全书共分11章，涵盖深度学习、主动学习、子空间学习、随机优化、因果图模型、聚类、分类等应用。

《机器学习及其应用2019》总结了国内机器学习及其应用的研究进展，可供计算机、自动化、信息处理及相关专业的科研人员、教师、研究生和工程技术人员参考.人工智能和机器学习课程的辅助内容，希望对对机器学习研究感兴趣的人有所帮助。

简介

《机器学习及其应用2019》是对第十5、十六届中国“机器学习及其应用”学术研讨会的总结，邀请11位参会专家就各自研究领域撰写文章，以调查形式探讨不同分支的研究成果机器学习及相关领域。内容涉及深度学习、主动学习、子空间学习、随机优化、因果图模型、聚类、分类等，并介绍了新的深度学习范式和机器学习在机器翻译、大数据分析等方面的应用。

《机器学习及其应用2019》可供计算机、自动化及相关专业的科研人员、教师、研究生和工程技术人员阅读和参考。

关于作者

于健，博士，现任北京交通大学计算机学院教授、博士生导师，人工智能研究院常务副院长。人工智能与模式识别秘书长，中国人工智能学会机器学习专业委员会副主任。长期从事机器学习和自然语言处理的研究与应用。在国际期刊、国际会议和国内一级期刊发表学术论文100余篇。出版学术专着《机器学习：从公理到算法》。