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Kevin P·Murphy 作者

The MIT Press

譯者

2012-9-18 出版日期

1096 頁數

USD 90.00 價格

Hardcover

Adaptive Computation and Machine Learning 叢書系列

9780262018029 圖書編碼

Machine Learning 在線電子書圖書標籤: 機器學習 MachineLearning 數據挖掘計算機計算機科學概率統計人工智能

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發表於2025-02-23

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Machine Learning 在線電子書用戶評價

評分☆☆☆☆☆

這本書優點就是很全麵，韆餘頁的大部頭，啥都有。缺點也是很全麵，每一個點都不太細緻，還需要自己去找論文看。

評分☆☆☆☆☆

感覺有點泛泛

評分☆☆☆☆☆

Chapter 1-3, 07.09.2019; C4 (Gaussian models) 07.12; C5 (Bayesian statistics) 07.19;C6 (Frequentist statistics) 07.20; C7 (Linear regression) 07.29; C8 (Logistic regression) 08.22

評分☆☆☆☆☆

應當會像PRML一樣稱雄Machine Learning榜單至少四五年吧

評分☆☆☆☆☆

剛剛翻自己mark過的讀過的書，發現18-19年的讀書痕跡有點淡。大概因為很多時間花在讀課本讀雜誌上麵瞭。

Machine Learning 在線電子書著者簡介

Kevin P. Murphy is Associate Professor in the Department of Computer Science and in the Department of Statistics at the University of British Columbia.

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Machine Learning 在線電子書圖書描述

Today's Web-enabled deluge of electronic data calls for automated methods of data analysis. Machine learning provides these, developing methods that can automatically detect patterns in data and then use the uncovered patterns to predict future data. This textbook offers a comprehensive and self-contained introduction to the field of machine learning, a unified, probabilistic approach. The coverage combines breadth and depth, offering necessary background material on such topics as probability, optimization, and linear algebra as well as discussion of recent developments in the field, including conditional random fields, L1 regularization, and deep learning. The book is written in an informal, accessible style, complete with pseudo-code for the most important algorithms. All topics are copiously illustrated with color images and worked examples drawn from such application domains as biology, text processing, computer vision, and robotics. Rather than providing a cookbook of different heuristic methods, the book stresses a principled model-based approach, often using the language of graphical models to specify models in a concise and intuitive way. Almost all the models described have been implemented in a MATLAB software package--PMTK (probabilistic modeling toolkit)--that is freely available online. The book is suitable for upper-level undergraduates with an introductory-level college math background and beginning graduate students.

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Machine Learning 在線電子書讀後感

評分☆☆☆☆☆

判别模型几乎没怎么讲。。后面各种生成模型，贝叶斯网、随机场、MCMC、HMM。 ==========================================================================================================================================================

評分☆☆☆☆☆

为什么评分这么高?谁学过，谁学完了？为什么评分这么高?谁学过，谁学完了？为什么评分这么高?谁学过，谁学完了？为什么评分这么高?谁学过，谁学完了？为什么评分这么高?谁学过，谁学完了？为什么评分这么高?谁学过，谁学完了？为什么评分这么高?谁学过，谁学完了？为什么评分这...

評分☆☆☆☆☆

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