又名: Machine Learning
译者: 曾华军
作者: Tom M.Mitchell
译者: 曾华军
作者: Tom M.Mitchell
ISBN: 9787111115021
页数: 436
定价: 58.0
出版社: 机械工业出版社
装帧: 平装(无盘)
出版年: 2003-03
页数: 436
定价: 58.0
出版社: 机械工业出版社
装帧: 平装(无盘)
出版年: 2003-03
简介 · · · · · ·
本书展示了机器学习中的核心算法和理论，并阐明了算法的过行过程。书中主要涵盖了目前机器学习中各种最实用的理论和算法，包括概念学习、决策树、神经网络、贝叶斯学习、基于实例的学习、遗传算法、规则学习、基于解释的学习和增强学习等。对每一个主题，作者不仅进行了十分详尽和直观的解释，还给出了实用的算法流程。本书被卡内基梅隆等许多大学作为机器学习课程的教材。机器学习这门学科研究的是能通过经验自动改进的计算机算法，其应用从数据挖掘程序到信息过滤系统，再到自动机工具，已经非常丰富。机器学习从很多学科吸收了成果和概念，包括人工智能、概论论与数理统计、哲学、信息论、生物学、认知科学和控制论等，并以此来理解问题的背景、算法和算法中的隐含假定。
作者简介 · · · · · ·
Tom M.Mitchell，是卡内基梅隆大学的教授，讲授“机器学习”等多门课程；美国人工智能协会（AAAL）的主席；美国《Machine Learning》杂志、国际机器学习年度会议（ICML）的创始人；多种技术杂志的撰稿人，曾发表过许多文章，出版过多本专著，是机器学习领域的著名学者。
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书评 · · · · · ·
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我来评论这本书
这本书不是看不看完的问题，所以难以将其归类
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- gflfof(梵我同一) 机器学习这本书最早是在大二上学期接触到的，当时在与导师聊天时赵老师强烈推荐，于是借了过来，看了第一章的感觉是不可思议，怎么也无法相信西洋跳棋可以通过这种方式学来。后来由于其他的原因，就非常失败地把这本书停留在了第一章。 在下学期，对神经网络感兴趣想进行初步了解，又从图书馆借了过来翻了第四章，顺便看了第三章，因为当时跟...... (5回应)2007-09-07 8/9有用来自 机械工业出版社2008版
绝好的机器学习入门书籍
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- Linn 这本书我看过很多遍，其实这本书涵盖了很多AI相关的方法，比如ANN中有交叉验证；Bayes中有打折法等等 我觉得此书有两个特点： 1，富含作者本人独到的见解，而且写作手法很生动。 2，所有的学习方法或多或少都围绕着bias（偏置）这个概念，而bias是方法选择的最重要因素。 不足的是所有的内容都只是introd......2007-02-08 1/1有用
第一个在"机器学习(英文版)"的论坛里发言
在哪儿买这本书? · · · · · ·
- > 点这儿转让 有17人想读,手里有一本闲着?
这本书的其他版本 · · · · · · ( 全部3 )
- 机械工业出版社版 2008-3-1 / 131人读过 / 有售
- McGraw-Hill Science/Engineering/Math版 1997-03-01 / 19人读过 / 有售
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