机器学习 pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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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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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。 =============================================================================

评分☆☆☆☆☆

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...

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讲PAC的7.2章节里英文版P207原文 This definition implicitly assumes that the learner's hypothesis space H contains a hypothesis with arbitrarily small error for every target concept in C. 本来是想表达虽未明讲，但该定义其实做了一个假定，即对于C中每个目标概...

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