具体描述
This book constitutes the refereed preceedings of the 13th European Conference on Machine Learning, ECML 2002, held in Helsinki, Finland in August 2002.The 41 revised full papers presented together with 4 invited contributions were carefully reviewed and selected from numerous submissions. Among the topics covered are computational discovery, search strategies, Classification, support vector machines, kernel methods, rule induction, linear learning, decision tree learning, boosting, collaborative learning, statistical learning, clustering, instance-based learning, reinforcement learning, multiagent learning, multirelational learning, Markov decision processes, active learning, etc.
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用户评价
我是一个对科技前沿充满好奇的学习者，总想知道那些改变世界的技术是如何运作的。《机器学习》这本书，就像是我探索人工智能世界的一扇窗户。它没有让我感到望而却步的距离感，反而用一种非常亲切的方式，带领我一步步走进这个充满智慧的领域。我特别喜欢书中对于一些复杂概念的解释，它总是能用最通俗易懂的语言，配上形象的比喻，让我一下子就豁然开朗。比如，它在讲到“过拟合”和“欠拟合”时，用到了“刻舟求剑”和“粗心大意”的比喻，这种接地气的说法，比枯燥的定义要生动得多。而且，这本书还强调了实践的重要性，提供了很多可以动手操作的代码示例，让我觉得学习过程不再是纸上谈兵，而是能够亲身体验算法的魅力。我打算跟着书中的例子，搭建一个简单的机器学习模型，看看它能给我带来怎样的惊喜。这本书让我对未来的科技发展充满了期待，也让我看到了自己学习和进步的可能性。
评分最近工作上接触到一些需要数据分析和预测的项目，之前一直是用一些比较基础的统计方法，效果总觉得不够理想。朋友推荐了这本《机器学习》，我抱着试试看的心态买了回来。这本书的排版设计很舒服，阅读起来不会觉得很吃力。我比较看重书的逻辑性和条理性，这本书在这方面做得相当不错。它从最基础的概念讲起，循序渐进地引入各种算法，并且在每个章节的结尾都会有小结和练习题，这对我巩固知识非常有帮助。我尤其喜欢它对不同算法的优劣势分析，以及它们适用的场景。这让我在选择合适的方法时，有了一个更清晰的思路。我正在尝试将书里的一些方法应用到我目前的工作项目中，比如尝试用回归模型来预测销售额，或者用聚类算法来分析客户群体。这本书不仅提供了理论知识，更重要的是，它教会了我如何去思考问题，如何将理论转化为实际的解决方案。如果你的工作也需要处理大量数据，或者对提升预测能力感兴趣，我非常推荐这本书。
评分我一直认为，学习新知识最有效的方式就是能够将理论和实践相结合。《机器学习》这本书，恰恰满足了我的这一需求。它不是那种只会讲理论，却不告诉你如何去做的书，也不是那种只给代码，却不解释原理的说明书。它巧妙地将两者融合在一起，让我在学习算法的同时，还能立刻动手去验证。我特别喜欢书中对每个算法的讲解，都会附带相关的图示和代码片段，让我能够清晰地理解算法的运作过程，并且能够快速地将学到的知识应用到实际场景中。我最近正在尝试用书中介绍的聚类算法来分析我的个人博客的访问数据，希望能够发现一些有趣的规律，并据此优化我的内容发布策略。这本书就像一个经验丰富的导师，耐心细致地为我解答疑惑，并指引我前进的方向。它让我觉得学习机器学习不再是一件困难的事情，而是一次充满乐趣的探索。
评分我一直对人工智能领域很感兴趣，尤其是那些能让机器像人一样学习和思考的技术。这次偶然翻到了这本《机器学习》，光是书名就吸引了我。虽然我不是科班出身，但平时也看了一些相关的科普文章和视频，对一些基本概念有点模糊的认识。这本《机器学习》给我的感觉是，它不像那些过于理论化、公式堆积如山的书，而是更侧重于实际的应用和理解。我尤其喜欢它在介绍算法时，会穿插一些生动的案例，比如在讲到分类算法时，它用的是识别猫狗的照片，这种贴近生活的例子，能让我一下子就抓住重点，明白这个算法到底是怎么回事，而不是对着一堆数学符号发呆。而且，书里还讲解了如何用一些常见的编程语言实现这些算法，这对我这种动手能力比较强的人来说，简直是福音。我迫不及待地想自己动手试试，看看能不能用这些方法解决一些我遇到的实际问题，比如如何更好地整理我的电子书库，或者如何给我的照片打上更精准的标签。我希望这本书能带我深入理解机器学习的魅力，并真正掌握一些实用的技能。
评分作为一个对编程和算法都有一定基础的人，我一直在寻找一本能够系统性地讲解机器学习的优秀教材。《机器学习》这本书，可以说完美地填补了我在这方面的知识空白。它并没有停留在表面，而是深入到各种算法的原理和数学基础，但同时又非常注重实际应用。我尤其欣赏书中对各种模型优缺点的权衡和选择的指导，这对于我在实际项目中选择合适的算法至关重要。它不仅仅是一本“怎么做”的书，更是一本“为什么这么做”的书，教会我理解算法背后的逻辑和思想。书中的案例也非常丰富，涵盖了图像识别、自然语言处理等多个热门领域，这让我对机器学习的应用有了更直观的认识。我正在尝试阅读书中关于深度学习的部分，并希望能将这些知识应用到我自己的一个开源项目中，相信这本书会给我带来巨大的帮助。它的深度和广度都非常令人满意，是一本值得反复研读的佳作。
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