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机器学习基础教程

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(英)Simon Rogers,
机械工业出版社
郭茂祖
2014-1
190
45.00
计算机科学丛书
9787111407027

图书标签: 机器学习  计算机科学  算法  ML  计算机  数据挖掘  数学  计算机技术   


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发表于2024-12-23

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图书描述

本书是一本机器学习入门教程,包含了数学和统计学的核心技术,用于帮助理解一些常用的机器学习算法。书中展示的算法涵盖了机器学习的各个重要领域:分类、聚类和投影。本书对一小部分算法进行了详细描述和推导,而不是简单地将大量算法罗列出来。

本书通过大量的MATLAB/Octave脚本将算法和概念由抽象的等式转化为解决实际问题的工具,利用它们读者可以重新绘制书中的插图,并研究如何改变模型说明和参数取值。

本书特色

介绍机器学习技术及应用的主要算法和思想。

为读者进一步探索机器学习领域中的特定方向提供起点。

不需要太多的数学知识,穿插在文中的注解框提供相应的数学解释。

每章末均包含练习。

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著者简介

Simon Rogers 英国格拉斯哥大学计算机科学学院讲师,主讲硕士生的机器学习课程。Rogers博士是机器学习领域的一位活跃研究者,研究兴趣包括代谢组学数据分析和概率机器学习技术在人机交互领域的应用。

Mark Girolami 英国伦敦大学学院(UCL)统计系主任和计算机科学系荣誉教授,并担任计算统计学和机器学习研究中心主任。他还是英国统计协会研究组成员,英国工程和科学研究委员会高级研究员,英国工程技术学会会员,爱丁堡皇家学会院士。


图书目录


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用户评价

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翻译有的地方真的很生硬,像是英语专业的人翻译的,55页解释无偏性的地方意思是不是完全反掉了。我要找个博士问问看吗~~~再吐槽几句,有的推导是很细致到啰嗦,但是符号标记实在有点不习惯,比如条件分布和国内教材不同。英语好的同学直接看英文版吧~

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数学太差劲了么,公式推导真是没怎么看懂

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看过之后再看PRML,顿时明白了好多。适合培养ML的数学基础。公式完全没跳步,解释直观明了,很多PRML用一两句话的地方这里都会解释好几页。还有说翻译烂的,是不是每一本译作都要说一次翻译烂,好像看不懂全是因为翻译烂。说实话这本的翻译已经很不错了。

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这难度,读着想哭,等sta4002,4003都写完了再来拜读也不迟,真是,工科书写sta就只会摆矩阵么(╥﹏╥)cluster神马的明明之前学过在这里就都看不懂了,还有被噎死什么的,还是说有mcmc么怎么没看见...真•太痛苦

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公式推导已经很详细了,但我……???

读后感

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中文版P89 p(t_new|x_new,X,t,sigma^2)=N(x^T_new u_w,sigma^2+x^T_new sum_w x_new) 不知是如何推出来的,实在搞不懂啊,有知道的,分享一下,谢谢!  

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翻译的很差,很多语句念不通不知道所以然,感觉很多数学符号大小写都有错误,数学寄去要求很高 不信自己买本看看多少数学公式你能理解...........................................................

评分

我读的英文版,把本科高数、线性代数和概率论学扎实后,书中的公式基本都能看懂、能推导出来(公式的推导过程非常的详细---相比于周志华的《机器学习》和李航的《统计学习方法》,因为周和李的这两本书公式背后的数学意义,以及公式从上下步推导到下一步,我基本看不懂……但看...  

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我读的英文版,把本科高数、线性代数和概率论学扎实后,书中的公式基本都能看懂、能推导出来(公式的推导过程非常的详细---相比于周志华的《机器学习》和李航的《统计学习方法》,因为周和李的这两本书公式背后的数学意义,以及公式从上下步推导到下一步,我基本看不懂……但看...  

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