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。
发表于2024-05-04
机器学习 2024 pdf epub mobi 电子书
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,...
评分机器学习是一门交叉学科,和数据挖掘、人工智能等都极为相似。有一种确定的预感:在未来,机器学习将成为一门历史性的学科。 这本书在两月前已细细看过,写的极为不错,在中文教学上,是已译书籍之中的最佳者,在外文书籍中也首屈一指。作者Mitchell以生动的语言阐述了机器学习...
评分国内程序员写的开源机器学习算法库NPatternRecognizer 部分内容就是参照的这本书。 NPatternRecognizer:http://npatternrecognizer.codeplex.com/
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
评分猎兔搜索从事企业搜索,自然语言处理等软件开发。产品包括多种语言的自然语言处理和搜索系统,网站搜索和垂直搜索软件,网络信息监测软件等。服务于农业信息化,竞争情报分析等领域。 岗位要求: 1.熟悉数据结构及其实现; 2.熟悉Java或c#; 3....
图书标签: 机器学习 人工智能 计算机 数据挖掘 算法 AI 计算机科学 经典
《机器学习》展示了机器学习中核心的算法和理论,并阐明了算法的运行过程。《机器学习》综合了许多的研究成果,例如统计学、人工智能、哲学、信息论、生物学、认知科学、计算复杂性和控制论等,并以此来理解问题的背景、算法和其中的隐含假定。《机器学习》可作为计算机专业 本科生、研究生教材,也可作为相关领域研究人员、教师的参考书。
看了2/3 近期不想再翻了 内容确实有点旧
评分咳咳大一乱翻的结果就是“AI很神奇”之外有用的都没留下,顶多是不至于一个名词都不认识被人糊脸而已……跪,找回来重看。
评分换老大 要搞technique了。。。
评分看了2/3 近期不想再翻了 内容确实有点旧
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