机器学习

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TOM M.Mitchell是卡内基梅隆大学的教授,讲授“机器(AAA)的主席:美国《Machine Leaming》杂志、国际机器学习年度会议(ICML)的创始人:多种技术杂志的撰稿人,曾发表过许多文章,出版过多本专著,是机器学习领域的著名学者。

出版者:机械工业出版社
作者:(美)Tom Mitchell
出品人:
页数:282
译者:曾华军
出版时间:2008-3
价格:35.00元
装帧:平装(无盘)
isbn号码:9787111109938
丛书系列:计算机科学丛书
图书标签:
  • 机器学习 
  • 人工智能 
  • 计算机 
  • 数据挖掘 
  • 算法 
  • AI 
  • 计算机科学 
  • 经典 
  •  
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《机器学习》展示了机器学习中核心的算法和理论,并阐明了算法的运行过程。《机器学习》综合了许多的研究成果,例如统计学、人工智能、哲学、信息论、生物学、认知科学、计算复杂性和控制论等,并以此来理解问题的背景、算法和其中的隐含假定。《机器学习》可作为计算机专业 本科生、研究生教材,也可作为相关领域研究人员、教师的参考书。

具体描述

读后感

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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...  

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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...  

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国内程序员写的开源机器学习算法库NPatternRecognizer 部分内容就是参照的这本书。 NPatternRecognizer:http://npatternrecognizer.codeplex.com/  

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经典力作啊,虽然是九十年代中期写的,在全面性以及最新性方面都不是完美,但是作为入门性的教科书,非常适合自学。书中数学部分不是特别多,所以对大多数在自学中被数学绑脚的人可以不用担心,而且每一章都有参考论文,对于希望追根溯源,继续深入的同学就非常有用了。书的...  

用户评价

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书很容易懂

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介绍了各种机器学习的模式与算法,无奈我好多都看不懂,应该去做一些实际的项目,再回过头来看看。

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ML的经典之作

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介绍了各种机器学习的模式与算法,无奈我好多都看不懂,应该去做一些实际的项目,再回过头来看看。

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咳咳大一乱翻的结果就是“AI很神奇”之外有用的都没留下,顶多是不至于一个名词都不认识被人糊脸而已……跪,找回来重看。

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