具体描述
This book covers the field of machine learning, which is the study of algorithms that allow computer programs to automatically improve through experience. The book is intended to support upper level undergraduate and introductory level graduate courses in machine learning.
作者简介
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。
目录信息
读后感
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，...
评分虽然书的出版日期挺早，但是内容还是非常好的。现在很多流行算法的基础都有讲述。刚看了前六章，其中对决策树，ann的介绍很简洁明了也很容易就看清来龙去脉了。只是翻译的有些问题，貌似作者对统计不是很了解，t检验被翻译成t测试了：（不知英文版怎样有机会也要看一遍才好
评分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...
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，...
评分讲PAC的7.2章节里 英文版P207原文 This definition implicitly assumes that the learner's hypothesis space H contains a hypothesis with arbitrarily small error for every target concept in C. 本来是想表达 虽未明讲，但该定义其实做了一个假定，即对于C中每个目标概...
用户评价
我是一名软件工程师，转行到数据科学领域已经一年多了，但总感觉自己的地基不够稳固。市面上很多入门书籍对我来说过于浅显，而那些高阶的参考书又过于侧重特定领域，缺乏整体性。这本书的出现，简直是为我这样的“半路出家者”量身定做。它非常注重理论与实践的结合点，尤其是在数据预处理和特征工程的章节，作者给出了非常详尽的步骤和代码逻辑说明，虽然书中没有直接给出完整的代码块，但其对每一步操作背后的原理剖析，使得我能够轻松地将这些知识迁移到我正在使用的编程语言环境中。我特别喜欢它对模型评估指标的讨论，不同于其他书只是罗列准确率、召回率，这本书深入探讨了在特定业务场景下，应该如何权衡这些指标，以及如何设计定制化的损失函数。这种“实用主义”的视角，让我感觉自己不再是空谈理论的学者，而是能够解决实际问题的工程师。它提供了一种脚踏实地的学习路径。
评分这本书给我的最深刻印象，是它对“局限性”的坦诚。在讲解许多强大的模型时，作者并没有过度美化它们，而是毫不避讳地指出了其固有的缺陷、适用范围的边界以及潜在的偏见来源。这种批判性的视角，是许多只强调“成功案例”的教材所缺乏的。例如，在探讨集成学习（Ensemble Methods）时，书中详细分析了Bagging和Boosting在处理不同类型噪声数据时的表现差异，并讨论了模型过拟合的深层原因。这种深入骨髓的探讨，让人意识到机器学习并非万能钥匙，而是需要审慎对待的科学工具。读完之后，我不再盲目地套用最新的模型，而是学会了根据具体问题，选择“最合适”而不是“最先进”的算法。这本书培养的不是追随者，而是思考者。它教会我的，是如何去质疑和改进现有的方法，而不是简单地复制粘贴代码。这种培养独立思考能力的效果，远超出了获取技术知识本身。
评分如果你期待这本书能像一本科幻小说那样引人入胜，那可能会有些失望。它的核心价值在于其百科全书式的系统性和学术上的严谨性。这本书的结构组织非常精密，每一个章节都建立在前一章节的基础上，形成了坚不可摧的知识体系框架。我个人的阅读习惯是跳跃性的，但在阅读这本书时，我发现自己不得不老老实实地从头开始，因为跳过任何一部分都可能导致后续内容的理解出现断裂。比如，在介绍概率图模型时，作者用了好几页的篇幅回顾了贝叶斯定理的各种变体，这种对基础知识的反复夯实，确保了读者不会在后续更复杂的模型中迷失方向。这本书更像是一份官方标准，它不追求时髦的热点，而是聚焦于那些经过时间检验、构成现代人工智能基石的理论。对于想要通过严谨的学术训练来提升自己认知边界的读者，这本书是毋庸置疑的首选，但请准备好迎接一场艰苦但极其有价值的智力马拉松。
评分这本书简直是人工智能领域的“圣经”！我拿到手的时候，就被它那厚重的分量和严谨的排版所震撼。内容涵盖了从最基础的统计学原理到复杂的深度学习模型，逻辑链条清晰得令人赞叹。作者并没有满足于简单的概念介绍，而是深入到了数学推导的每一个细节，即便是那些我以往觉得晦涩难懂的公式，在这里也被拆解得如同搭积木一般直观。特别值得称赞的是，书中对经典算法的讲解，比如支持向量机（SVM）和决策树（Decision Trees），不仅有理论阐述，更有大量的实战案例作为支撑。读完前三分之一，我感觉自己对“模型如何学习”这件事的理解达到了一个新的高度。它不仅仅是知识的堆砌，更像是一场思维模式的重塑，让我开始用更本质的眼光去看待数据和算法之间的关系。对于希望系统性构建机器学习知识体系的专业人士来说，这本书的价值是无可替代的，它提供的深度和广度，足以支撑未来数年的研究与应用。我甚至发现，一些最新的顶会论文中引用的基础理论，都能在这本书里找到最扎实的源头活水。
评分老实说，我原本对这类偏硬核的技术书籍抱有一丝戒心，担心它会变成一本枯燥的公式大全。然而，我的担忧完全是多余的。这本书的叙事风格非常“人性化”，它仿佛是一位经验丰富的导师，耐心地引导着一个初学者走过迷雾。作者很擅长用生动的比喻来解释抽象的概念，比如他描述梯度下降时，那种“下山寻找谷底”的画面感，让我瞬间就抓住了核心思想。更让我惊喜的是，书中穿插了大量的历史背景和算法演进的轶事，这使得阅读过程充满了探索的乐趣，而不是单纯的知识灌输。比如，关于神经网络早期发展的曲折历程的描写，让人深切体会到科研工作者所付出的不懈努力。当我遇到一时难以理解的章节时，翻到后面的附录或者案例分析部分，总能找到巧妙的切入点。这本书的排版也极其友好，图表清晰，重点突出，阅读体验流畅自然，真正做到了将复杂的知识以最易于消化的形式呈现出来。
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