圖書標籤: 機器學習 MachineLearning 數據挖掘 ML 計算機科學 計算機 統計學習 Cambridge
发表于2025-01-11
Machine Learning pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025
As one of the most comprehensive machine learning texts around, this book does justice to the field's incredible richness, but without losing sight of the unifying principles. Peter Flach's clear, example-based approach begins by discussing how a spam filter works, which gives an immediate introduction to machine learning in action, with a minimum of technical fuss. Flach provides case studies of increasing complexity and variety with well-chosen examples and illustrations throughout. He covers a wide range of logical, geometric and statistical models and state-of-the-art topics such as matrix factorisation and ROC analysis. Particular attention is paid to the central role played by features. The use of established terminology is balanced with the introduction of new and useful concepts, and summaries of relevant background material are provided with pointers for revision if necessary. These features ensure Machine Learning will set a new standard as an introductory textbook.
Peter Flach, University of Bristol
After my final.
評分試圖從比較統計的方嚮切入,然後為瞭照顧讀者又什麼都沒講清楚的糟糕例子…
評分非常淺顯易讀,內容很少。
評分models lend the machine learning field diversity, but tasks and features give it unity,這句話可以說是貫穿全書的思想瞭。而這本書的定位就是a general introduction to machine learning to complement the many more specialist texts。比起一般ml書堆砌算法而言,這本書給給人更加豁然開朗的感覺、更高角度介紹機器學習。
評分非常淺顯易讀,內容很少。
可以看下最后的小结部分,大部分是对基本技术和关键技术的总结,一些论文需要另外学习阅读。 1.树模型和线性模型部分,基本概念都讲得很清楚; 2.距离模型,有些算法,国内的教科书不会提; 3.概率模型,举了朴素贝叶斯分析垃圾邮件的例子; 4.特征部分,写得很好了; 5.集成学...
評分可以看下最后的小结部分,大部分是对基本技术和关键技术的总结,一些论文需要另外学习阅读。 1.树模型和线性模型部分,基本概念都讲得很清楚; 2.距离模型,有些算法,国内的教科书不会提; 3.概率模型,举了朴素贝叶斯分析垃圾邮件的例子; 4.特征部分,写得很好了; 5.集成学...
評分可以看下最后的小结部分,大部分是对基本技术和关键技术的总结,一些论文需要另外学习阅读。 1.树模型和线性模型部分,基本概念都讲得很清楚; 2.距离模型,有些算法,国内的教科书不会提; 3.概率模型,举了朴素贝叶斯分析垃圾邮件的例子; 4.特征部分,写得很好了; 5.集成学...
評分可以看下最后的小结部分,大部分是对基本技术和关键技术的总结,一些论文需要另外学习阅读。 1.树模型和线性模型部分,基本概念都讲得很清楚; 2.距离模型,有些算法,国内的教科书不会提; 3.概率模型,举了朴素贝叶斯分析垃圾邮件的例子; 4.特征部分,写得很好了; 5.集成学...
評分可以看下最后的小结部分,大部分是对基本技术和关键技术的总结,一些论文需要另外学习阅读。 1.树模型和线性模型部分,基本概念都讲得很清楚; 2.距离模型,有些算法,国内的教科书不会提; 3.概率模型,举了朴素贝叶斯分析垃圾邮件的例子; 4.特征部分,写得很好了; 5.集成学...
Machine Learning pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025