圖書標籤: 機器學習 人工智能 數據挖掘 計算機科學 技術 數據分析 計算機 高科技
发表于2024-12-23
機器學習 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2024
本書是最全麵的機器學習教材之一。書中首先介紹瞭機器學習的構成要素(任務、模型、特徵)和機器學習任務,接著詳細分析瞭邏輯模型(樹模型、規則模型)、幾何模型(綫性模型和基於距離的模型)和概率模型,然後討論瞭特徵、模型的集成,以及被機器學習研究者稱為“實驗”的方法。作者不僅使用瞭已有術語,還引入瞭一些新的概念,同時提供瞭大量精選的示例和插圖解說。
作者簡介:
Peter Flach
布裏斯托大學人工智能教授,擁有20多年的機器學習教研經驗。在高度結構化的數據挖掘以及通過ROC分析來評估和改進機器學習模型方麵,Flach是國際領先的研究人員。他還是Machine Learning期刊總編。曾擔任2009年ACM知識發現與數據挖掘國際會議、2012年歐洲機器學習與數據挖掘國際會議的程序委員會共同主席。另著有Simply Logical: Intelligent Reasoning by Example。
譯者簡介:
段菲
工學博士,英特爾(中國)研究中心研究員,研究方嚮為機器學習與計算機視覺。
英文版就寫的比較通俗易懂,感覺中文版翻譯的還行,以前不求甚解的地方,兩邊對照著看就好多瞭。
評分看得比較纍,因為有點難。可能是自己不行吧,哎
評分非常棒。邏輯架構很好。機器學習裏寫的最好的一本。
評分英文版就寫的比較通俗易懂,感覺中文版翻譯的還行,以前不求甚解的地方,兩邊對照著看就好多瞭。
評分感覺一般
可以看下最后的小结部分,大部分是对基本技术和关键技术的总结,一些论文需要另外学习阅读。 1.树模型和线性模型部分,基本概念都讲得很清楚; 2.距离模型,有些算法,国内的教科书不会提; 3.概率模型,举了朴素贝叶斯分析垃圾邮件的例子; 4.特征部分,写得很好了; 5.集成学...
評分可以看下最后的小结部分,大部分是对基本技术和关键技术的总结,一些论文需要另外学习阅读。 1.树模型和线性模型部分,基本概念都讲得很清楚; 2.距离模型,有些算法,国内的教科书不会提; 3.概率模型,举了朴素贝叶斯分析垃圾邮件的例子; 4.特征部分,写得很好了; 5.集成学...
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評分可以看下最后的小结部分,大部分是对基本技术和关键技术的总结,一些论文需要另外学习阅读。 1.树模型和线性模型部分,基本概念都讲得很清楚; 2.距离模型,有些算法,国内的教科书不会提; 3.概率模型,举了朴素贝叶斯分析垃圾邮件的例子; 4.特征部分,写得很好了; 5.集成学...
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