具體描述
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.
著者簡介
TOM M.Mitchell是卡內基梅隆大學的教授，講授“機器(AAA)的主席：美國《Machine Leaming》雜誌、國際機器學習年度會議（ICML）的創始人：多種技術雜誌的撰稿人，曾發錶過許多文章，齣版過多本專著，是機器學習領域的著名學者。
圖書目錄
讀後感
http://www.cs.cmu.edu/~tom/NewChapters.html 要注意，第一版是二十年前写的，跟现在相比少了很多东西。所以第二版完全是重新写，除了标题没啥相同的部分。 =============================================================================
評分这本书有点跟不上时代了 把机器学习归结为在hypothesis space的search这一观点还是很重要很基本的
評分机器学习是一门交叉学科，和数据挖掘、人工智能等都极为相似。有一种确定的预感：在未来，机器学习将成为一门历史性的学科。 这本书在两月前已细细看过，写的极为不错，在中文教学上，是已译书籍之中的最佳者，在外文书籍中也首屈一指。作者Mitchell以生动的语言阐述了机器学习...
評分虽然书的出版日期挺早，但是内容还是非常好的。现在很多流行算法的基础都有讲述。刚看了前六章，其中对决策树，ann的介绍很简洁明了也很容易就看清来龙去脉了。只是翻译的有些问题，貌似作者对统计不是很了解，t检验被翻译成t测试了：（不知英文版怎样有机会也要看一遍才好
評分http://www.cs.cmu.edu/~tom/NewChapters.html 要注意，第一版是二十年前写的，跟现在相比少了很多东西。所以第二版完全是重新写，除了标题没啥相同的部分。 =============================================================================
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