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ML課程教材，入門書

hard.

A+

說實話，我覺得看這本書纔有意思。當時的很多觀點，很多介紹，很多的方法真的是曆久彌新，到瞭今天都不過時。Tom Mitchell不愧是CMU的教授，很多觀點很犀利，到瞭現在居然還是對的。可能他唯一沒預測到得就是GPU這樣的大計算力吧。但是單就基本機器學習部分，這本書比現在很多華而不實的書好太多太多。

經典教材沒話說，也是當做老師上課的課件補充看的，說實話羨慕CMU的同學可以親自聽經典教材作者講課。

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...

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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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...  

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...