《机器学习》展示了机器学习中核心的算法和理论,并阐明了算法的运行过程。《机器学习》综合了许多的研究成果,例如统计学、人工智能、哲学、信息论、生物学、认知科学、计算复杂性和控制论等,并以此来理解问题的背景、算法和其中的隐含假定。《机器学习》可作为计算机专业 本科生、研究生教材,也可作为相关领域研究人员、教师的参考书。
TOM M.Mitchell是卡内基梅隆大学的教授,讲授“机器(AAA)的主席:美国《Machine Leaming》杂志、国际机器学习年度会议(ICML)的创始人:多种技术杂志的撰稿人,曾发表过许多文章,出版过多本专著,是机器学习领域的著名学者。
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评分机器学习这本书最早是在大二上学期接触到的,当时在与导师聊天时赵老师强烈推荐,于是借了过来,看了第一章的感觉是不可思议,怎么也无法相信西洋跳棋可以通过这种方式学来。后来由于其他的原因,就非常失败地把这本书停留在了第一章。 在下学期,对神经网络感兴趣想进行初步了...
评分国内程序员写的开源机器学习算法库NPatternRecognizer 部分内容就是参照的这本书。 NPatternRecognizer:http://npatternrecognizer.codeplex.com/
评分这本书有点跟不上时代了 把机器学习归结为在hypothesis space的search这一观点还是很重要很基本的
评分如题。这本书为什么没有讲到支持向量机怎么没有呢?还是我没有看到?理论上这应该有一章来描述才对呀。之前在别的地方看到svm,有些模糊,想看看这本书怎么写的,结果居然没有。请问是在第几章?如果有的话。 另外,这本书我觉得写的非常拗口,虽然有人说这本书写得非常基础,...
大概看了一遍……转而投向《模式分类》了……
评分早期的书,有的地方太简略了
评分换老大 要搞technique了。。。
评分机器学习的经典入门教材,虽然有点老,但是基本方向都覆盖了。
评分早期的书,有的地方太简略了
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