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
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
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，...
评分http://www.cs.cmu.edu/~tom/NewChapters.html 要注意，第一版是二十年前写的，跟现在相比少了很多东西。所以第二版完全是重新写，除了标题没啥相同的部分。 =============================================================================
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用户评价
介绍了各种机器学习的模式与算法，无奈我好多都看不懂，应该去做一些实际的项目，再回过头来看看。
评分老书。现在不太推荐了
评分教程。学的时候基本没看懂。。。复习的时候才懂了一些。
评分: TP181/9942
评分: TP181/9942
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