TOM M.Mitchell是卡内基梅隆大学的教授,讲授“机器(AAA)的主席:美国《Machine Leaming》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。
《机器学习》展示了机器学习中核心的算法和理论,并阐明了算法的运行过程。《机器学习》综合了许多的研究成果,例如统计学、人工智能、哲学、信息论、生物学、认知科学、计算复杂性和控制论等,并以此来理解问题的背景、算法和其中的隐含假定。《机器学习》可作为计算机专业 本科生、研究生教材,也可作为相关领域研究人员、教师的参考书。
机器学习是一门交叉学科,和数据挖掘、人工智能等都极为相似。有一种确定的预感:在未来,机器学习将成为一门历史性的学科。 这本书在两月前已细细看过,写的极为不错,在中文教学上,是已译书籍之中的最佳者,在外文书籍中也首屈一指。作者Mitchell以生动的语言阐述了机器学习...
评分这本书有点跟不上时代了 把机器学习归结为在hypothesis space的search这一观点还是很重要很基本的
评分如题。这本书为什么没有讲到支持向量机怎么没有呢?还是我没有看到?理论上这应该有一章来描述才对呀。之前在别的地方看到svm,有些模糊,想看看这本书怎么写的,结果居然没有。请问是在第几章?如果有的话。 另外,这本书我觉得写的非常拗口,虽然有人说这本书写得非常基础,...
评分经典力作啊,虽然是九十年代中期写的,在全面性以及最新性方面都不是完美,但是作为入门性的教科书,非常适合自学。书中数学部分不是特别多,所以对大多数在自学中被数学绑脚的人可以不用担心,而且每一章都有参考论文,对于希望追根溯源,继续深入的同学就非常有用了。书的...
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老书。现在不太推荐了
评分老书。现在不太推荐了
评分那数十页的翻译。。。TT
评分老书。现在不太推荐了
评分书很容易懂
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