本書展示瞭機器學習中的核心算法和理論,並闡明瞭算法的過行過程。書中主要涵蓋瞭目前機器學習中各種最實用的理論和算法,包括概念學習、決策樹、神經網絡、貝葉斯學習、基於實例的學習、遺傳算法、規則學習、基於解釋的學習和增強學習等。對每一個主題,作者不僅進行瞭十分詳盡和直觀的解釋,還給齣瞭實用的算法流程。本書被卡內基梅隆等許多大學作為機器學習課程的教材。機器學習這門學科研究的是能通過經驗自動改進的計算機算法,其應用從數據挖掘程序到信息過濾係統,再到自動機工具,已經非常豐富。機器學習從很多學科吸收瞭成果和概念,包括人工智能、概論論與數理統計、哲學、信息論、生物學、認知科學和控製論等,並以此來理解問題的背景、算法和算法中的隱含假定。
發表於2025-02-07
機器學習(英文版) 2025 pdf epub mobi 電子書 下載
這本書是很好的 machine learing入門書,但寫於1997年。雖然老是老瞭點,但其中對descision tree, neural network 的講解很詳細,也給齣瞭算法發展的過程,最重要的是它處理起這兩塊比elements of statistical learning 要直觀多瞭。 沒有code,後麵的章節可能過時瞭,需要參考...
評分這本書我看過很多遍,其實這本書涵蓋瞭很多AI相關的方法,比如ANN中有交叉驗證;Bayes中有打摺法等等 我覺得此書有兩個特點: 1,富含作者本人獨到的見解,而且寫作手法很生動。 2,所有的學習方法或多或少都圍繞著bias(偏置)這個概念,而bias是方法選擇的最重要因素。 不足...
評分這本書是很好的 machine learing入門書,但寫於1997年。雖然老是老瞭點,但其中對descision tree, neural network 的講解很詳細,也給齣瞭算法發展的過程,最重要的是它處理起這兩塊比elements of statistical learning 要直觀多瞭。 沒有code,後麵的章節可能過時瞭,需要參考...
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圖書標籤: 機器學習 人工智能 計算機科學 計算機 AI MachineLearning 認知 計算機算法
注意時間,不建議作為當今教材
評分這本書的年代有點遠瞭,所以知識太陳舊瞭。不推薦大傢讀。
評分確實是經典,至少在ml領域算是各方麵的一個介紹,可能有人說稍微老瞭點,不過對我來說已經足夠瞭
評分證明推導清晰,是最大的感觸~~讀完之後 有全局觀的感覺
評分證明推導清晰,是最大的感觸~~讀完之後 有全局觀的感覺
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