機器學習導論(原書第2版) 在線電子書 圖書標籤: 機器學習 計算機 數據、算法與機器學習 計算機科學 數據挖掘 人工智能 數據分析 入門讀物
發表於2024-09-28
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容我說一句很爛
評分翻譯實在太爛,不知道譯者翻譯完自己有沒有讀一讀,好多都讀不通,估計來自於某個翻譯軟件。
評分概率論,統計學,貝葉斯決策定理,Occam's razor
評分容我說一句很爛
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Ethem Alpaydin,土耳其伊斯坦布爾博阿齊奇大學(Bogazi?i University)計算機工程係教授。他於1990年在瑞士洛桑聯邦理工學院獲博士學位,1991年在加州大學伯剋利分校國際計算機研究所(ICS, UC Berkeley)做博士後工作;之後作為訪問學者,先後在美國麻省理工學院、加州大學伯剋利分校國際計算機研究所、瑞士戴爾莫爾感知人工智能研究所(IDIAP)從事研究工作。他是土耳其科學院院士,IEEE高級會員,牛津大學齣版社《The Computer Journal》雜誌編委和Elsevier齣版社《Pattern Recognition》雜誌副主編。
全麵討論機器學習方法和技術,層次閤理、敘述清晰、難度適中。
涵蓋瞭經典的機器學習算法和理論,同時補充瞭近年來新齣現的機器學習方法。
最佳的機器學習入門教材。
《機器學習導論(原書第2版)》討論瞭機器學習在統計學、模式識彆、神經網絡、人工智能、信號處理等不同領域的應用,其中涵蓋瞭監督學習、貝葉斯決策理論、參數方法、多元方法、多層感知器、局部模型、隱馬爾可夫模型、分類算法評估和比較以及增強學習。
《機器學習導論(原書第2版)》可供完成計算機程序設計、概率論、微積分和綫性代數課程的高年級本科生和研究生使用,也可供對機器學習感興趣的工程技術人員參考。
基本上传统统计学习的知识点都梳理到了,而且有课后习题答案。当然从内容上说,很多东西会有些陈旧了,这本书是在CNN咸鱼翻身前写的,但大体内容不错,比如概率图模型这些,都做了介绍。数学基础,也没有太拘泥。每个章节会略显短,属于打骨骼的书,长肉要看其他资料,通俗性上...
評分基本上传统统计学习的知识点都梳理到了,而且有课后习题答案。当然从内容上说,很多东西会有些陈旧了,这本书是在CNN咸鱼翻身前写的,但大体内容不错,比如概率图模型这些,都做了介绍。数学基础,也没有太拘泥。每个章节会略显短,属于打骨骼的书,长肉要看其他资料,通俗性上...
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