This book covers the field of machine learning, which is the study of algorithms that allow computer programs to automatically improve through experience. The book is intended to support upper level undergraduate and introductory level graduate courses in machine learning.
發表於2025-02-02
Machine Learning 2025 pdf epub mobi 電子書 下載
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...
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...
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...
圖書標籤: 機器學習 MachineLearning 人工智能 計算機 AI 計算機科學 Machine_Learning ML
hard.
評分相比kevin的那本,這本比較容易理解。
評分說實話,我覺得看這本書纔有意思。當時的很多觀點,很多介紹,很多的方法真的是曆久彌新,到瞭今天都不過時。Tom Mitchell不愧是CMU的教授,很多觀點很犀利,到瞭現在居然還是對的。可能他唯一沒預測到得就是GPU這樣的大計算力吧。但是單就基本機器學習部分,這本書比現在很多華而不實的書好太多太多。
評分A+
評分精讀瞭 第6章bayesian learning 貝葉斯學習,很有收獲。
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