This book covers the field of machine learning, which is the study of algorithms that allow computer programs to automatically improve through experience. The book is intended to support upper level undergraduate and introductory level graduate courses in machine learning.
具体描述
读后感
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...
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用户评价
好书！
评分很好的书，很好懂。比起上来就教怎么用package , 不如先了解一下各类方法的理论。有相关网站可以看。我读这书没有很愉快… … 但是真的学到了不少啊
评分挑了一些章节作为 ML 的复习阅读，Mitchell 老师写的还是非常清楚好懂。不足之处就是觉得内容涵盖的范围略窄。
评分经典中的经典
评分不推這本，內容較老，證明也不全，和時代脫節。
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