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機器學習

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周誌華 作者
清華大學齣版社
譯者
2016-1-1 出版日期
425 頁數
88.00元 價格
平裝
叢書系列
9787302423287 圖書編碼

機器學習 在線電子書 圖書標籤: 機器學習  人工智能  數據挖掘  計算機  數據分析  MachineLearning  計算機科學  AI   


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發表於2024-12-23

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機器學習 在線電子書 用戶評價

評分

說適閤入門,通俗易懂的,都是神仙吧?=͟͟͞͞ʕ•̫͡•ʔ=͟͟͞͞ʕ•̫͡•ʔ=͟͟͞͞ʕ•̫͡•ʔ

評分

機器學習課的教材 編著和排版都很用心 把ML的大緻骨架描摹得清楚。一學期講瞭前十章 感受: 首要推動力還是冷血助教布置的作業集。

評分

說適閤入門,通俗易懂的,都是神仙吧?=͟͟͞͞ʕ•̫͡•ʔ=͟͟͞͞ʕ•̫͡•ʔ=͟͟͞͞ʕ•̫͡•ʔ

評分

不要窄化思維。

評分

3周讀罷,不很深入,但作為概念普及算是夠用瞭,大部分基本上對統計學、圖論和綫性代數有基礎的就能讀下來,其他靠邏輯能力理解。我覺得決策樹和神經網絡兩章最齣彩,11-14章就有些難瞭,理論推導居多,最開始幾章很好用的挑瓜不知道為什麼到這幾章就沒有用得很充分,跟下來需要耐心。現在機器學習相關的網絡課程和書看瞭一些,感覺理解比較透徹的算法都是有實例支撐的,如果沒有應用場景對我這種本來就是不是基於實際需求去學習的人太不生動瞭,臨到用時也未必想得起來。下一本準備讀李航。

機器學習 在線電子書 著者簡介

周誌華,南京大學教授,計算機科學與技術係副主任,軟件新技術國傢重點實驗室常務副主任,機器學習與數據挖掘研究所(LAMDA)所長,校、係學術委員會委員;ACM傑齣科學傢,IEEE Fellow,IAPR Fellow,中國計算機學會會士;長江學者特聘教授,國傢傑齣青年基金獲得者。2007年創建南京大學機器學習與數據挖掘研究所(LAMDA),2010年11月任軟件新技術國傢重點實驗室常務副主任,2013年5月任計算機係副主任。


機器學習 在線電子書 著者簡介


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機器學習 在線電子書 圖書描述

機器學習是計算機科學與人工智能的重要分支領域. 本書作為該領域的入門教材,在內容上盡可能涵蓋機器學習基礎知識的各方麵。 為瞭使盡可能多的讀者通過本書對機器學習有所瞭解, 作者試圖盡可能少地使用數學知識. 然而, 少量的概率、統計、代數、優化、邏輯知識似乎不可避免. 因此, 本書更適閤大學三年級以上的理工科本科生和研究生, 以及具有類似背景的對機器學 習感興趣的人士. 為方便讀者, 本書附錄給齣瞭一些相關數學基礎知識簡介.

全書共16 章,大緻分為3 個部分:第1 部分(第1~3 章)介紹機器學習的基礎知識;第2 部分(第4~10 章)討論一些經典而常用的機器學習方法(決策樹、神經網絡、支持嚮量機、貝葉斯分類器、集成學習、聚類、降維與度量學習);第3 部分(第11~16 章)為進階知識,內容涉及特徵選擇與稀疏學習、計算學習理論、半監督學習、概率圖模型、規則學習以及強化學習等.前3章之外的後續各章均相對獨立, 讀者可根據自己的興趣和時間情況選擇使用. 根據課時情況, 一個學期的本科生課程可考慮講授前9章或前10章; 研究生課程則不妨使用全書.

書中除第1章外, 每章都給齣瞭十道習題. 有的習題是幫助讀者鞏固本章學習, 有的是為瞭引導讀者擴展相關知識. 一學期的一般課程可使用這些習題, 再輔以兩到三個針對具體數據集的大作業. 帶星號的習題則有相當難度, 有些並無現成答案, 謹供富有進取心的讀者啓發思考.

本書可作為高等院校計算機、自動化及相關專業的本科生或研究生教材,也可供對機器學習感興趣的研究人員和工程技術人員閱讀參考。

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機器學習 在線電子書 讀後感

評分

转自周志华老师微博 某推荐的读法: 没基础的读者从头囫囵读,建议最好不超过两月,读不懂的跳过去。给读者搭建不偏学派的整体框架,建骨骼,是本书第一层用处。然后建议找别的材料读,长肉,这样的读物常见。再回来读本书,或许会发觉好多东西原来那么简单,这是提筋节,本书的...  

評分

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...  

評分

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評分

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評分

内容是挺严谨,因为显然,能用公式表达的地方它都用公式了…… 带来的问题是,很多本来简单的道理也变得非常难懂。 幸好我是配合国外课程边听边看的,我在课程里听得挺明白的,但同一个章节,我再去这本书里看,却看得很累。 你可以想象书有多难懂了吧! 作为一本教科书,我觉...  

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