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2024-11-18
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评分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
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/
评分讲PAC的7.2章节里 英文版P207原文 This definition implicitly assumes that the learner's hypothesis space H contains a hypothesis with arbitrarily small error for every target concept in C. 本来是想表达 虽未明讲,但该定义其实做了一个假定,即对于C中每个目标概...
评分讲PAC的7.2章节里 英文版P207原文 This definition implicitly assumes that the learner's hypothesis space H contains a hypothesis with arbitrarily small error for every target concept in C. 本来是想表达 虽未明讲,但该定义其实做了一个假定,即对于C中每个目标概...
图书标签: 机器学习 教材 technology
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.
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