机器学习(从公理到算法)/中国计算机学会学术著作丛书 在线电子书 图书标签: 机器学习 计算机 数学 Machine_Learning 计算科学 乱 有电子版 【考虑】
发表于2024-12-26
机器学习(从公理到算法)/中国计算机学会学术著作丛书 在线电子书 pdf 下载 txt下载 epub 下载 mobi 下载 2024
用语言哲学的内容解释概括机器学习很新颖,但是如果想要用新的视角来归纳机器学习的各种算法和思想,麻烦多花些篇幅把想说的东西表达清楚,各种概念没有解释直接拿来就用,不知所云。
评分服气 代码的乐趣
评分作者的目的是公理化机器学习这个领域,不过他的提出的概念、公理有点粗放啊,比如结果分类有四大类,而且其中有一类叫“非正则归类结果”,说的是不满足某一公理分类的统称......
评分一本书写的不知所云,也是达到了新的高度
评分用语言哲学的内容解释概括机器学习很新颖,但是如果想要用新的视角来归纳机器学习的各种算法和思想,麻烦多花些篇幅把想说的东西表达清楚,各种概念没有解释直接拿来就用,不知所云。
于剑,北京交通大学计算机学院教授,博士生导师,交通数据分析与挖掘北京市重点实验室主任,先后获得北京大学数学专业本科、硕士、博士,中国人工智能学会机器学习专委会副主任,中国计算机学会人工智能与模式识别专委会秘书长,承担多项国家自然科学基金项目,发表多篇学术论文,包括TPAMI、CVPR 等。
《机器学习:从公理到算法(中国计算机学会学术著作丛书)》是一本基于公理研究学习算法的书。共17章,由两部分组成。第一部分是机器学习公理以及部分理论演绎,包括第1、2、6、8章,论述学习公理以及相应的聚类、分类理论。第二部分关注如何从公理推出经典学习算法,包括单类、多类和多源问题。第3~5章为单类问题,分别论述密度估计、回归和单类数据降维。第7、9~16章为多类问题,包括聚类、神经网络、K近邻、支持向量机、Logistic回归、贝叶斯分类、决策树、多类降维与升维等经典算法。最后第17章研究了多源数据学习问题。
《机器学习:从公理到算法(中国计算机学会学术著作丛书)》可以作为高等院校计算机、自动化、数学、统计学、人工智能及相关专业的研究生教材,也可以供机器学习的爱好者参考。
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