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机器学习

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周志华 作者
清华大学出版社
译者
2016-1-1 出版日期
425 页数
88.00元 价格
平装
丛书系列
9787302423287 图书编码

机器学习 在线电子书 图书标签: 机器学习  人工智能  数据挖掘  计算机  数据分析  MachineLearning  计算机科学  AI   


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发表于2024-06-18


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机器学习 在线电子书 用户评价

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不要窄化思维。

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这个书太棒了!撸了2遍。

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这是一本可以让你读下去,学下去的入门好书

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懂得人不用看,不懂的人看了也不会懂,不知道为什么评价这么高,就因为排版还不错吗?

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作为教材其实需要具备三个条件:印刷排版好,语言表达好,逻辑思路好。从这三点来说,这本书都完胜李航教授的《统计学习方法》,是一本非常值得推荐给机器学习入门者梳理知识以及机器学习从业者温故知新的书。希望周老师的下本书可以增加一些自己对于模型本身的思考和理解,那一定会更受欢迎。

机器学习 在线电子书 著者简介

周志华,南京大学教授,计算机科学与技术系副主任,软件新技术国家重点实验室常务副主任,机器学习与数据挖掘研究所(LAMDA)所长,校、系学术委员会委员;ACM杰出科学家,IEEE Fellow,IAPR Fellow,中国计算机学会会士;长江学者特聘教授,国家杰出青年基金获得者。2007年创建南京大学机器学习与数据挖掘研究所(LAMDA),2010年11月任软件新技术国家重点实验室常务副主任,2013年5月任计算机系副主任。


机器学习 在线电子书 图书目录


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机器学习 在线电子书 图书描述

机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域. 本书作为该领域的入门教材,在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面。 为了使尽可能多的读者通过本书对机器学习有所了解, 作者试图尽可能少地使用数学知识. 然而, 少量的概率、统计、代数、优化、逻辑知识似乎不可避免. 因此, 本书更适合大学三年级以上的理工科本科生和研究生, 以及具有类似背景的对机器学 习感兴趣的人士. 为方便读者, 本书附录给出了一些相关数学基础知识简介.

全书共16 章,大致分为3 个部分:第1 部分(第1~3 章)介绍机器学习的基础知识;第2 部分(第4~10 章)讨论一些经典而常用的机器学习方法(决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习);第3 部分(第11~16 章)为进阶知识,内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等.前3章之外的后续各章均相对独立, 读者可根据自己的兴趣和时间情况选择使用. 根据课时情况, 一个学期的本科生课程可考虑讲授前9章或前10章; 研究生课程则不妨使用全书.

书中除第1章外, 每章都给出了十道习题. 有的习题是帮助读者巩固本章学习, 有的是为了引导读者扩展相关知识. 一学期的一般课程可使用这些习题, 再辅以两到三个针对具体数据集的大作业. 带星号的习题则有相当难度, 有些并无现成答案, 谨供富有进取心的读者启发思考.

本书可作为高等院校计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生教材,也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。

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机器学习 在线电子书 读后感

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这段时间利用下班晚上和周末在家的时间把《机器学习》看了一遍,总的来说,除了前两章是基础,其余章节都是介绍模型方法,应用场景、理论推导、优化过程、算法等,每章都可独立阅读而不受其他章节影响。 如果只是每一章都看完,顶多就是了解了一种方法,相互之间是割裂的,这...  

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冲着周教授的学术名气买的这本书,拿到书以后,稍微感觉有点失望。 之前,曾经入手了 李航博士的《统计学习方法》,而且我是认认真真看了不止一遍的。 对比周教授的这本《机器学习》,在内容的广度上,《机器学习》介绍的内容范围相对广一些,但是就单个领...  

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这本书的纸张选的很怪异,装在包里很难装,放书柜也不好放。从出版至今短短一两年的时间,这本破书就改了十版,可想而知这本书里到底是有多少错误,作者对待这本书是什么个态度。作者说要把这本书当成教科书,但真正学机器学习技术的人不会看这本书(至少我看完后悔了),只能...  

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大致翻了下,目前详细看了第8章集成学习,和前5章。感觉还不错,不由得拿李航的书来比较。(只谈谈我目前看到过的几点,仅供参考) ①内容方面,李的书要少于周的书,周写的内容更多一些。 ②由于只看了第八章,两者关于adaboost的公式讲解都差不多,但是李航的书有例题,一步...  

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这本书的纸张选的很怪异,装在包里很难装,放书柜也不好放。从出版至今短短一两年的时间,这本破书就改了十版,可想而知这本书里到底是有多少错误,作者对待这本书是什么个态度。作者说要把这本书当成教科书,但真正学机器学习技术的人不会看这本书(至少我看完后悔了),只能...  

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