机器学习(英文版) pdf epub mobi txt 电子书下载 2024

☆☆☆☆☆
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Tom M.Mitchell

机械工业出版社

曾华军

2003-03

436

58.0

平装(无盘)

经典原版书库

9787111115021

图书标签: 机器学习人工智能计算机科学计算机 AI MachineLearning 认知计算机算法

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发表于2024-11-24

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图书描述

本书展示了机器学习中的核心算法和理论，并阐明了算法的过行过程。书中主要涵盖了目前机器学习中各种最实用的理论和算法，包括概念学习、决策树、神经网络、贝叶斯学习、基于实例的学习、遗传算法、规则学习、基于解释的学习和增强学习等。对每一个主题，作者不仅进行了十分详尽和直观的解释，还给出了实用的算法流程。本书被卡内基梅隆等许多大学作为机器学习课程的教材。机器学习这门学科研究的是能通过经验自动改进的计算机算法，其应用从数据挖掘程序到信息过滤系统，再到自动机工具，已经非常丰富。机器学习从很多学科吸收了成果和概念，包括人工智能、概论论与数理统计、哲学、信息论、生物学、认知科学和控制论等，并以此来理解问题的背景、算法和算法中的隐含假定。

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用户评价

评分☆☆☆☆☆

浅显易懂

评分☆☆☆☆☆

这本书的年代有点远了，所以知识太陈旧了。不推荐大家读。

评分☆☆☆☆☆

这本书的年代有点远了，所以知识太陈旧了。不推荐大家读。

评分☆☆☆☆☆

确实是经典，至少在ml领域算是各方面的一个介绍，可能有人说稍微老了点，不过对我来说已经足够了

评分☆☆☆☆☆

确实是经典，至少在ml领域算是各方面的一个介绍，可能有人说稍微老了点，不过对我来说已经足够了

读后感

评分☆☆☆☆☆

这本书是很好的 machine learing入门书，但写于1997年。虽然老是老了点，但其中对descision tree, neural network 的讲解很详细，也给出了算法发展的过程，最重要的是它处理起这两块比elements of statistical learning 要直观多了。没有code，后面的章节可能过时了，需要参考...

评分☆☆☆☆☆

这本书我看过很多遍，其实这本书涵盖了很多AI相关的方法，比如ANN中有交叉验证；Bayes中有打折法等等我觉得此书有两个特点： 1，富含作者本人独到的见解，而且写作手法很生动。 2，所有的学习方法或多或少都围绕着bias（偏置）这个概念，而bias是方法选择的最重要因素。不足...

评分☆☆☆☆☆

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