機器學習(英文版) 在線電子書 圖書標籤: 機器學習 人工智能 計算機科學 計算機 AI MachineLearning 認知 計算機算法
發表於2024-12-28
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注意時間,不建議作為當今教材
評分淺顯易懂
評分注意時間,不建議作為當今教材
評分這本書的年代有點遠瞭,所以知識太陳舊瞭。不推薦大傢讀。
評分淺顯易懂
本書展示瞭機器學習中的核心算法和理論,並闡明瞭算法的過行過程。書中主要涵蓋瞭目前機器學習中各種最實用的理論和算法,包括概念學習、決策樹、神經網絡、貝葉斯學習、基於實例的學習、遺傳算法、規則學習、基於解釋的學習和增強學習等。對每一個主題,作者不僅進行瞭十分詳盡和直觀的解釋,還給齣瞭實用的算法流程。本書被卡內基梅隆等許多大學作為機器學習課程的教材。機器學習這門學科研究的是能通過經驗自動改進的計算機算法,其應用從數據挖掘程序到信息過濾係統,再到自動機工具,已經非常豐富。機器學習從很多學科吸收瞭成果和概念,包括人工智能、概論論與數理統計、哲學、信息論、生物學、認知科學和控製論等,並以此來理解問題的背景、算法和算法中的隱含假定。
这本书我看过很多遍,其实这本书涵盖了很多AI相关的方法,比如ANN中有交叉验证;Bayes中有打折法等等 我觉得此书有两个特点: 1,富含作者本人独到的见解,而且写作手法很生动。 2,所有的学习方法或多或少都围绕着bias(偏置)这个概念,而bias是方法选择的最重要因素。 不足...
評分这本书我看过很多遍,其实这本书涵盖了很多AI相关的方法,比如ANN中有交叉验证;Bayes中有打折法等等 我觉得此书有两个特点: 1,富含作者本人独到的见解,而且写作手法很生动。 2,所有的学习方法或多或少都围绕着bias(偏置)这个概念,而bias是方法选择的最重要因素。 不足...
評分这本书是很好的 machine learing入门书,但写于1997年。虽然老是老了点,但其中对descision tree, neural network 的讲解很详细,也给出了算法发展的过程,最重要的是它处理起这两块比elements of statistical learning 要直观多了。 没有code,后面的章节可能过时了,需要参考...
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