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2024-05-09

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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☆☆☆☆☆

讲的很晦涩，堆公式，关键还是翻译的太烂。

评分☆☆☆☆☆

对各种机器学习算法都作了简单介绍适合初学入门对机器学习各种算法有个大概的认识整本书比较偏理论，数学公式比较多

评分☆☆☆☆☆

内容太浅显了。

评分☆☆☆☆☆

和老师讲的很相似，要是早点看到这本书就好了~

评分☆☆☆☆☆

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！