机器学习

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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
  • 机器学习
  • 人工智能
  • 深度学习
  • 数据科学
  • 算法
  • 编程
  • 模型
  • 训练
  • 特征工程
  • 监督学习
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具体描述

《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。

作者简介

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。

目录信息

译者序
前言
第1章 引言
第2章 概念学习和一般到特殊序
第3章 决策树学习
第4章 人工神经网络
第5章 评估假设
第6章 贝叶斯学习
第7章 计算学习理论
第8章 基于实例的学习
第9章 遗传算法
第10章 学习规则集合
第11章 分析学习
第12章 归纳和分析学习的结合
第13章 增强学习
附录 符号约定
· · · · · · (收起)

读后感

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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...  

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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...  

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虽然书的出版日期挺早,但是内容还是非常好的。现在很多流行算法的基础都有讲述。刚看了前六章,其中对决策树,ann的介绍很简洁明了也很容易就看清来龙去脉了。只是翻译的有些问题,貌似作者对统计不是很了解,t检验被翻译成t测试了:(不知英文版怎样有机会也要看一遍才好  

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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...  

用户评价

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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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看了2/3 近期不想再翻了 内容确实有点旧

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换老大 要搞technique了。。。

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: TP181/9942

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大概看了一遍……转而投向《模式分类》了……

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