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
如题。这本书为什么没有讲到支持向量机怎么没有呢？还是我没有看到？理论上这应该有一章来描述才对呀。之前在别的地方看到svm，有些模糊，想看看这本书怎么写的，结果居然没有。请问是在第几章？如果有的话。 另外，这本书我觉得写的非常拗口，虽然有人说这本书写得非常基础，...
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。 =============================================================================
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。 =============================================================================
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。 =============================================================================
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
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