机器学习

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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。

出版者:机械工业出版社
作者:(美)Tom Mitchell
出品人:
页数:282
译者:曾华军
出版时间:2008-3
价格:35.00元
装帧:平装(无盘)
isbn号码:9787111109938
丛书系列:计算机科学丛书
图书标签:
  • 机器学习 
  • 人工智能 
  • 计算机 
  • 数据挖掘 
  • 算法 
  • AI 
  • 计算机科学 
  • 经典 
  •  
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《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。

具体描述

读后感

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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/  

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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/  

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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

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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

用户评价

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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。

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老书。现在不太推荐了

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书很容易懂

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不知道是我学艺不精基础太差还是什么问题,尽管很多人说这本书基础,但我看起来也不是那么好懂嘛。反正工程实例很少,理论非常多,像一篇一篇论文拼出来的。

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不知道是我学艺不精基础太差还是什么问题,尽管很多人说这本书基础,但我看起来也不是那么好懂嘛。反正工程实例很少,理论非常多,像一篇一篇论文拼出来的。

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