涵容量大,内容较深,但是涉及很多深刻的内容的时候,解释之精炼明了又让人拍案叫绝。无论如何,这本书还是不适合初学人工智能的读者阅读,而适合有一定AI基础,希望有进一步认识的读者阅读。因此,一般作为计算机科学系的研究生课程教材。
评分一样的清新醒目,一样的幽默风趣,Monty Python里的大段搞笑台词,故事书风格的"in which"章节概要。不同的是时下统计大热,第二版也增加了大量的统计推断和学习理论。只是同专门论述统计学习的书籍比起来,篇幅所限,跳跃还是太快,讲解也只能从简。不过,我一直最佩服Peter N...
评分这本书居然04年就出了,而且出了中文版。为什么我那时就没有找到这本书呢?不然现在的我可能就不是今天的我。 当然,一个很大的问题是:那时的我看了这本书以后能够看得懂吗?就算那时我可以解除到这本书,那时的我到底会怎样的对待呢?
评分花了一个月时间把这本书翻完了,本书还是主要从计算机算法层面,即Agent如何实现计划、评估、选择未来的行动过程给出了一些实践做法。算法层面的就看不太懂了,里面涉及推理、决策的概率论等数学知识倒是大学时学过一些,得回去重温下贝叶斯网络这些概率论知识了。抛去人工智能...
评分这本书不是很好懂的,对于自学的初学者而言。我自学的,看这本书,半懂不懂的,最大的困难还是在逻辑那一块吧。这本书很全面,虽然不敢说把人工智能(包括机器学习)领域的一切都包括了吧,但是至少概况是都覆盖到了。或许正是这么全面的原因,也或许是译者翻译的原因,也有...
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