機器學習導論 在線電子書 圖書標籤: 機器學習 人工智能 數據挖掘 計算機 計算機科學 MachineLearning AI 基礎知識
發表於2025-01-26
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和老師講的很相似,要是早點看到這本書就好瞭~
評分適閤入門,挺好
評分本打算五一假期讀完,還是高估瞭我的學習效率,不過馬上就讀完瞭,吼吼..現在是導論,note,各種公開課一起上,很難對這本書有個客觀的評價。但總的來說,比其他導論書籍更偏理論,基本實際的例子沒有,全是公式推導。偏嚮用貝葉斯學習觀點吧(主流?要真的明白推理問題真的還需要很長一段路啊!)但認真看完全可以看懂並且理解,思路非常明確,也跳過瞭較難的證明過程。收益很多!
評分內容太淺顯瞭。
評分隻看瞭增強學習那一章
《機器學習導論》對機器學習的定義和應用實例進行瞭介紹,涵蓋瞭監督學習。貝葉斯決策理論。參數方法、多元方法、維度歸約、聚類、非參數方法、決策樹。綫性判彆式、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,組閤多學習器以及增強學習等。機器學習的目標是對計算機編程,以便使用樣本數據或以往的經驗來解決給定的問題。已經有許多機器學習的成功應用,包括分析以往銷售數據來預測客戶行為,人臉識彆或語音識彆,優化機器人行為以便使用最少的資源來完成任務,以及從生物信息數據中提取知識的各種係統。為瞭對機器學習問題和解進行統一的論述,《機器學習導論》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、控製和數據挖掘等不同領域的應用。對所有學習算法都進行瞭解釋,以便讀者可以容易地將書中的公式轉變為計算機程序。《機器學習導論》可作為高等院校計算機相關專業高年級本科生和研究生的教材,也可供研究機器學習方法的技術人員參考。
为了对机器学习能有系统性的知识,买了这本书。因为书里各种公式占据了百分之七八十的比例,所以呵呵了。但是剩余的百分之三十可以读一读的,特别是需要对机器学习有个系统体系性的认识的话。这本书就一般吧。缺点就是数学公式太多了。
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...
評分最近一直在看Duda 英文版的模式分类,看的很头痛,在图书馆碰到了这本书,可以用来增加自信,感觉这本书的很多方面很Duda的书很相似,甚至好多内容直接就是引用的Duda的书,内容过于精简,不过好处是可能出书的时间比较晚,提到了很多Duda的书里面没有的比较前沿的知识。 确实...
評分 評分为了对机器学习能有系统性的知识,买了这本书。因为书里各种公式占据了百分之七八十的比例,所以呵呵了。但是剩余的百分之三十可以读一读的,特别是需要对机器学习有个系统体系性的认识的话。这本书就一般吧。缺点就是数学公式太多了。
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