机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域. 本书作为该领域的入门教材,在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面。 为了使尽可能多的读者通过本书对机器学习有所了解, 作者试图尽可能少地使用数学知识. 然而, 少量的概率、统计、代数、优化、逻辑知识似乎不可避免. 因此, 本书更适合大学三年级以上的理工科本科生和研究生, 以及具有类似背景的对机器学 习感兴趣的人士. 为方便读者, 本书附录给出了一些相关数学基础知识简介.
全书共16 章,大致分为3 个部分:第1 部分(第1~3 章)介绍机器学习的基础知识;第2 部分(第4~10 章)讨论一些经典而常用的机器学习方法(决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习);第3 部分(第11~16 章)为进阶知识,内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等.前3章之外的后续各章均相对独立, 读者可根据自己的兴趣和时间情况选择使用. 根据课时情况, 一个学期的本科生课程可考虑讲授前9章或前10章; 研究生课程则不妨使用全书.
书中除第1章外, 每章都给出了十道习题. 有的习题是帮助读者巩固本章学习, 有的是为了引导读者扩展相关知识. 一学期的一般课程可使用这些习题, 再辅以两到三个针对具体数据集的大作业. 带星号的习题则有相当难度, 有些并无现成答案, 谨供富有进取心的读者启发思考.
本书可作为高等院校计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生教材,也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。
周志华,南京大学教授,计算机科学与技术系副主任,软件新技术国家重点实验室常务副主任,机器学习与数据挖掘研究所(LAMDA)所长,校、系学术委员会委员;ACM杰出科学家,IEEE Fellow,IAPR Fellow,中国计算机学会会士;长江学者特聘教授,国家杰出青年基金获得者。2007年创建南京大学机器学习与数据挖掘研究所(LAMDA),2010年11月任软件新技术国家重点实验室常务副主任,2013年5月任计算机系副主任。
转自周志华老师微博 某推荐的读法: 没基础的读者从头囫囵读,建议最好不超过两月,读不懂的跳过去。给读者搭建不偏学派的整体框架,建骨骼,是本书第一层用处。然后建议找别的材料读,长肉,这样的读物常见。再回来读本书,或许会发觉好多东西原来那么简单,这是提筋节,本书的...
评分求推荐配套相关的工具书籍或资源。 这是一本理论书,各位有好的配套软件工具书籍或资源推荐的吗?感觉光看书看理论有时候容易头大,结合着软件工具练练手学习起来会比较好一些
评分这本书的纸张选的很怪异,装在包里很难装,放书柜也不好放。从出版至今短短一两年的时间,这本破书就改了十版,可想而知这本书里到底是有多少错误,作者对待这本书是什么个态度。作者说要把这本书当成教科书,但真正学机器学习技术的人不会看这本书(至少我看完后悔了),只能...
评分上学期买的书,断续看了一点,这学期每周开了讨论会,于是开始精读。发现对初学者来说还是有很多难懂的地方没讲清楚,读的过程中需要查阅大量资料,公式推导省略了很多步骤,很多统计学、随机过程和矩阵论的知识也是一带而过,很多细节理解起来也比较艰难。个人感觉吴恩达的机...
花了两周浏览完了第一遍,确实像周老师说的,这本书需要反复阅读多次才能体会。确实是机器学习领域极佳的入门教材,全五星。 不懂高分短评是什么意思,此书的前言中说的很清楚,“本书只能给诸君提供入门之路径,读者若想通过此书而精通浩瀚之机器学习,那是万万做不到的”。可能你们自己没有认真看书吧。 不过有些人就是喜欢恶意低分,彰显自己的所谓“独特看法”了。然后一旁的吃瓜群众,带着敬佩的心情去点赞。 其实大多数人,连这本书,都没看过吧。
评分花了两周浏览完了第一遍,确实像周老师说的,这本书需要反复阅读多次才能体会。确实是机器学习领域极佳的入门教材,全五星。 不懂高分短评是什么意思,此书的前言中说的很清楚,“本书只能给诸君提供入门之路径,读者若想通过此书而精通浩瀚之机器学习,那是万万做不到的”。可能你们自己没有认真看书吧。 不过有些人就是喜欢恶意低分,彰显自己的所谓“独特看法”了。然后一旁的吃瓜群众,带着敬佩的心情去点赞。 其实大多数人,连这本书,都没看过吧。
评分不要窄化思维。
评分吃西瓜指导书????????表示新手真看不太懂,越看越烦躁
评分机器学习课的教材 编著和排版都很用心 把ML的大致骨架描摹得清楚。一学期讲了前十章 感受: 首要推动力还是冷血助教布置的作业集。
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