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2024-06-21
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適閤入門,挺好
評分比《模式分類》好太多,重概念不重優化解法。
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《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。
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...
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。
評分 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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