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
发表于2024-12-23
机器学习 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2024
《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。
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。
评分教程。学的时候基本没看懂。。。复习的时候才懂了一些。
评分那数十页的翻译。。。TT
评分那数十页的翻译。。。TT
评分懂的部分不用读,不懂的部分读不懂
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,...
评分机器学习是一门交叉学科,和数据挖掘、人工智能等都极为相似。有一种确定的预感:在未来,机器学习将成为一门历史性的学科。 这本书在两月前已细细看过,写的极为不错,在中文教学上,是已译书籍之中的最佳者,在外文书籍中也首屈一指。作者Mitchell以生动的语言阐述了机器学习...
评分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
评分机器学习是一门交叉学科,和数据挖掘、人工智能等都极为相似。有一种确定的预感:在未来,机器学习将成为一门历史性的学科。 这本书在两月前已细细看过,写的极为不错,在中文教学上,是已译书籍之中的最佳者,在外文书籍中也首屈一指。作者Mitchell以生动的语言阐述了机器学习...
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