机器学习

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。

出版者:机械工业出版社

作者:(美)Tom Mitchell

页数:282

译者:曾华军

出版时间:2008-3

价格:35.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787111109938

丛书系列:计算机科学丛书

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

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《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。

读后感

http://www.cs.cmu.edu/~tom/NewChapters.html 要注意，第一版是二十年前写的，跟现在相比少了很多东西。所以第二版完全是重新写，除了标题没啥相同的部分。 =============================================================================  

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...  

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...  

这本书有点跟不上时代了 把机器学习归结为在hypothesis space的search这一观点还是很重要很基本的

这本书有点跟不上时代了 把机器学习归结为在hypothesis space的search这一观点还是很重要很基本的

用户评价

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。

老书。现在不太推荐了

好像学通了的样子⋯⋯

from windlei..

懂的部分不用读，不懂的部分读不懂