机器学习导论 pdf epub mobi txt 电子书下载 2024

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Ethen Alpaydin

机械工业出版社

范明

2009-6

272

39.00元

平装

计算机科学丛书

9787111265245

图书标签: 机器学习人工智能数据挖掘计算机计算机科学 MachineLearning AI 基础知识

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发表于2024-11-05

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图书描述

《机器学习导论》对机器学习的定义和应用实例进行了介绍，涵盖了监督学习。贝叶斯决策理论。参数方法、多元方法、维度归约、聚类、非参数方法、决策树。线性判别式、多层感知器，局部模型、隐马尔可夫模型。分类算法评估和比较，组合多学习器以及增强学习等。机器学习的目标是对计算机编程，以便使用样本数据或以往的经验来解决给定的问题。已经有许多机器学习的成功应用，包括分析以往销售数据来预测客户行为，人脸识别或语音识别，优化机器人行为以便使用最少的资源来完成任务，以及从生物信息数据中提取知识的各种系统。为了对机器学习问题和解进行统一的论述，《机器学习导论》讨论了机器学习在统计学、模式识别、神经网络。人工智能。信号处理、控制和数据挖掘等不同领域的应用。对所有学习算法都进行了解释，以便读者可以容易地将书中的公式转变为计算机程序。《机器学习导论》可作为高等院校计算机相关专业高年级本科生和研究生的教材，也可供研究机器学习方法的技术人员参考。

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用户评价

评分☆☆☆☆☆

表示这本书有些重要的概念说的一代而过不是很清晰

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本打算五一假期读完，还是高估了我的学习效率，不过马上就读完了，吼吼..现在是导论，note，各种公开课一起上，很难对这本书有个客观的评价。但总的来说，比其他导论书籍更偏理论，基本实际的例子没有，全是公式推导。偏向用贝叶斯学习观点吧（主流？要真的明白推理问题真的还需要很长一段路啊！）但认真看完全可以看懂并且理解，思路非常明确，也跳过了较难的证明过程。收益很多！

评分☆☆☆☆☆

内容太浅显了。

评分☆☆☆☆☆

内容广而浅