Machine learning methods extract value from vast data sets quickly and with modest resources. They are established tools in a wide range of industrial applications, including search engines, DNA sequencing, stock market analysis, and robot locomotion, and their use is spreading rapidly. People who know the methods have their choice of rewarding jobs. This hands-on text opens these opportunities to computer science students with modest mathematical backgrounds. It is designed for final-year undergraduates and master's students with limited background in linear algebra and calculus. Comprehensive and coherent, it develops everything from basic reasoning to advanced techniques within the framework of graphical models. Students learn more than a menu of techniques, they develop analytical and problem-solving skills that equip them for the real world. Numerous examples and exercises, both computer based and theoretical, are included in every chapter. Resources for students and instructors, including a MATLAB toolbox, are available online.
具体描述
读后感
扫码关注公众号 「图灵的猫」，点击“学习资料”菜单，可以获得海量python、机器学习、深度学习书籍、课程资源，以及书中对应习题答案和代码。后台回复SSR更有机场节点相送~ 入门避坑指南 自学三年，基本无人带路，转专业的我自然是难上加难，踩过无数坑，走过很多弯路。这里我...
评分书的内容5星，书的作者7星。在作者的主页上有书籍的免费PDF链接，且是不断勘误的，从2007年一致持续到现在。地址如下：http://web4.cs.ucl.ac.uk/staff/D.Barber/pmwiki/pmwiki.php?n=Brml.Online 。
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用户评价
这是一本含金量很高的书，例子很有趣味性，公式的推导很花时间，需要下功夫好好读。。。用了一周看了前6章，累但是收获颇丰。
评分mark一下
评分地图。看了大半个月还是挑着章节翻了，太沉了。
评分挺牛的书，基本涵盖各方面
评分神书一本。一看看一年。
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