Machine Learning 在線電子書 圖書標籤: 機器學習 MachineLearning 人工智能 計算機 AI 計算機科學 Machine_Learning ML
發表於2025-01-22
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好書!
評分算是絕好的機器學習入門書瞭。英文版的齣去語言問題,並不晦澀,讀起來更加通俗,就像是有人在說話討論講解一樣。現在EM部分沒看懂。另外,沒有包含SVM和Boost算法。
評分算法有些過時
評分hard.
評分精讀瞭 第6章bayesian learning 貝葉斯學習,很有收獲。
This book covers the field of machine learning, which is the study of algorithms that allow computer programs to automatically improve through experience. The book is intended to support upper level undergraduate and introductory level graduate courses in machine learning.
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...
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...
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...
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