Learning From Data 2025 pdf epub mobi 電子書下載

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Learning From Data pdf epub mobi 著者簡介

Learning From Data pdf epub mobi 圖書描述

Machine learning allows computational systems to adaptively improve their performance with experience accumulated from the observed data. Its techniques are widely applied in engineering, science, finance, and commerce. This book is designed for a short course on machine learning. It is a short course, not a hurried course. From over a decade of teaching this material, we have distilled what we believe to be the core topics that every student of the subject should know. We chose the title `learning from data' that faithfully describes what the subject is about, and made it a point to cover the topics in a story-like fashion. Our hope is that the reader can learn all the fundamentals of the subject by reading the book cover to cover. ---- Learning from data has distinct theoretical and practical tracks. In this book, we balance the theoretical and the practical, the mathematical and the heuristic. Our criterion for inclusion is relevance. Theory that establishes the conceptual framework for learning is included, and so are heuristics that impact the performance of real learning systems. ---- Learning from data is a very dynamic field. Some of the hot techniques and theories at times become just fads, and others gain traction and become part of the field. What we have emphasized in this book are the necessary fundamentals that give any student of learning from data a solid foundation, and enable him or her to venture out and explore further techniques and theories, or perhaps to contribute their own. ---- The authors are professors at California Institute of Technology (Caltech), Rensselaer Polytechnic Institute (RPI), and National Taiwan University (NTU), where this book is the main text for their popular courses on machine learning. The authors also consult extensively with financial and commercial companies on machine learning applications, and have led winning teams in machine learning competitions.

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發表於2025-02-07

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喜欢 Learning From Data 電子書的读者还喜欢

Learning From Data pdf epub mobi 讀後感

評分☆☆☆☆☆

在CIT的機器學習和數據挖掘課程上看到這本書，目錄看起來很不錯，應該比Andrew Ng課程更偏重理論些。這本書就是CIT課程授課內容的總結，這種書看起來比直接看教材要容易多，隻是一直沒有找到這本書，請問有人有電子版嗎？

評分☆☆☆☆☆

前後曆時半年多，總算把LFD的習題整理完瞭，除瞭第六章，第八章和第九章少部分習題以外，其他所有習題均已完成。教材的上半部分（第一章到第五章）是精髓，補充部分（第六章到第九章）有部分章節稍顯倉促，而且有一些小錯誤，第九章部分實際應用可能較少，但是總的來說，本書絕...

評分☆☆☆☆☆

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出版者:AMLBook

作者:Yaser S. Abu-Mostafa

出品人:

頁數:213

譯者:

出版時間:2012-3-27

價格:USD 48.00

裝幀:Hardcover

isbn號碼:9781600490064

叢書系列:

圖書標籤: 機器學習 MachineLearning 數據挖掘數據分析人工智能計算機 DataMining 計算機科學

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Learning From Data pdf epub mobi 用戶評價

評分☆☆☆☆☆

http://www.youtube.com/watch?v=mbyG85GZ0PI&list=PLD63A284B7615313A $28 Learning Theory in plain English reread in 8 hours

評分☆☆☆☆☆

這本書有公開課，在B站可以搜的到關鍵字 “機器學習加利福尼亞理工” 不過這門課網易也有帶中文字幕版本的，隻不過不是很全。這門課是我上過的最好的機器學習課程，原因是老師就是這本書的作者，講這些基礎的機器學習概念深入淺齣。而且這門課原本就是麵嚮網絡授課的，沒有瞭直接在課堂上錄像的那種公開課的蛋疼。相比於 NG 那門算法一籮筐的課，這門課著重點在於機器學習的靈魂，給你構造一個 soild 的知識體係，今後無論用到什麼算法，都可以用這一套方法去分析和設計。這是所有其他機器學習課程所不能做到的。後麵跟一本ESL或者PRML，統計機器學習可以解決瞭。

評分☆☆☆☆☆

因為看的是原版，還挺舒服. 第一章給齣學習問題的一般形式和學習問題的可行性: a) 經驗風險和期望風險的gap多少; b) 經驗風險能不能很小. hoeffding不等式迴答瞭a, b則需要分析模型的歸納偏置和數據的分布是不是一緻. 第二章介紹VC維, 泛化誤差界，以此定義形式化地分析模型復雜度、樣本復雜度等問題; 第三章介紹工業界流行的綫性模型，關於非綫性變換的處理是否過度問題可以迴到VC維，以理論的上界為指導，learn from data. 第四章介紹過擬閤，理論分析瞭産生過擬閤的原因，然而理論上的界過於general。模型選擇時仍然是用經驗風險來預估期望風險

評分☆☆☆☆☆

林軒田蠻強的

評分☆☆☆☆☆

本書是一門機器學習的MOOC的颱灣老師參與編寫的教材，作為該領域的入門讀物是相當優秀。不像其它機器學習的磚頭式書籍那樣動不動就上韆頁，此書纔200頁，當然這也意味著其內容的深度有限。的確，書中以理論介紹為主，所涉及的麵並不夠窮盡，很多點也就蜻蜓點水一下。可是基礎的東西在書中著實解釋的不錯，也就是說這是很好的入門書。現在機器學習領域發展太快，知識更新頻率太高，可最基礎的東西不會改變太多，所以這本書在很長時間內都是值得購買一讀的。我就從美國亞馬遜上買瞭本直接寄迴國。最後吐槽一點，這種計算機技術的書在這個年代居然沒有電子版，不明白作者不授權電子版的原因到底是什麼？這領域的人本應該都比較歡迎齣版物電子化的吧……

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