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。
《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。
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,...
评分讲PAC的7.2章节里 英文版P207原文 This definition implicitly assumes that the learner's hypothesis space H contains a hypothesis with arbitrarily small error for every target concept in C. 本来是想表达 虽未明讲,但该定义其实做了一个假定,即对于C中每个目标概...
评分经典力作啊,虽然是九十年代中期写的,在全面性以及最新性方面都不是完美,但是作为入门性的教科书,非常适合自学。书中数学部分不是特别多,所以对大多数在自学中被数学绑脚的人可以不用担心,而且每一章都有参考论文,对于希望追根溯源,继续深入的同学就非常有用了。书的...
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,...
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...
书很容易懂
评分懂的部分不用读,不懂的部分读不懂
评分懂的部分不用读,不懂的部分读不懂
评分老书。现在不太推荐了
评分作为一本稍有过时的书,本书用了大量的符号逻辑推演来讲述机器学习的算法。书很薄,所以废话很少,每一章都值得细细地去读上三四遍,但是个人建议可以把一些章舍去去读其他的书,个人建议可以把第五章,第九章和11,12章给跳过,个人觉得性价比很低。
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