A First Course in Machine Learning 在線電子書 圖書標籤: 機器學習 MachineLearning ML 計算機 數據挖掘 入門 ※Maschine-Berechnen 計算機科學
發表於2024-12-23
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有一些推導,但是涵蓋的方法不是很多,貝葉斯講的挺多的
評分一個詞形容就是intuitive。ML入門第一本,ESL第二吧!果然first course係列都不錯呢。
評分很簡單 但值得一看 公式一步步推 生怕你不懂 看ISL感到迷惑(可能作者認為不需要解釋,但是也是一本好書)的地方 這大部分都有直觀解釋 這本書因為保持較低的難度而省去不講的部分 ISL也有簡單的解釋 再不行就查ESL
評分有一些推導,但是涵蓋的方法不是很多,貝葉斯講的挺多的
評分很簡單 但值得一看 公式一步步推 生怕你不懂 看ISL感到迷惑(可能作者認為不需要解釋,但是也是一本好書)的地方 這大部分都有直觀解釋 這本書因為保持較低的難度而省去不講的部分 ISL也有簡單的解釋 再不行就查ESL
Simon Rogers 英國格拉斯哥大學計算機科學學院講師,主講碩士生的機器學習課程。Rogers博士是機器學習領域的一位活躍研究者,研究興趣包括代謝組學數據分析和概率機器學習技術在人機交互領域的應用。
Mark Girolami 英國倫敦大學學院(UCL)統計係主任和計算機科學係榮譽教授,並擔任計算統計學和機器學習研究中心主任。他還是英國統計協會研究組成員,英國工程和科學研究委員會高級研究員,英國工程技術學會會員,愛丁堡皇傢學會院士。
我读的英文版,把本科高数、线性代数和概率论学扎实后,书中的公式基本都能看懂、能推导出来(公式的推导过程非常的详细---相比于周志华的《机器学习》和李航的《统计学习方法》,因为周和李的这两本书公式背后的数学意义,以及公式从上下步推导到下一步,我基本看不懂……但看...
評分记号不标准,解释不到位,浪费时间,于我而言lan书一本,还是ISLR加斯坦福的Mooc收获大。 d
評分我读的英文版,把本科高数、线性代数和概率论学扎实后,书中的公式基本都能看懂、能推导出来(公式的推导过程非常的详细---相比于周志华的《机器学习》和李航的《统计学习方法》,因为周和李的这两本书公式背后的数学意义,以及公式从上下步推导到下一步,我基本看不懂……但看...
評分记号不标准,解释不到位,浪费时间,于我而言lan书一本,还是ISLR加斯坦福的Mooc收获大。 d
評分翻译的很差,很多语句念不通不知道所以然,感觉很多数学符号大小写都有错误,数学寄去要求很高 不信自己买本看看多少数学公式你能理解...........................................................
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