《機器學習導論》對機器學習的定義和應用實例進行瞭介紹,涵蓋瞭監督學習。貝葉斯決策理論。參數方法、多元方法、維度歸約、聚類、非參數方法、決策樹。綫性判彆式、多層感知器,局部模型、隱馬爾可夫模型。分類算法評估和比較,組閤多學習器以及增強學習等。機器學習的目標是對計算機編程,以便使用樣本數據或以往的經驗來解決給定的問題。已經有許多機器學習的成功應用,包括分析以往銷售數據來預測客戶行為,人臉識彆或語音識彆,優化機器人行為以便使用最少的資源來完成任務,以及從生物信息數據中提取知識的各種係統。為瞭對機器學習問題和解進行統一的論述,《機器學習導論》討論瞭機器學習在統計學、模式識彆、神經網絡。人工智能。信號處理、控製和數據挖掘等不同領域的應用。對所有學習算法都進行瞭解釋,以便讀者可以容易地將書中的公式轉變為計算機程序。《機器學習導論》可作為高等院校計算機相關專業高年級本科生和研究生的教材,也可供研究機器學習方法的技術人員參考。
發表於2024-12-22
機器學習導論 2024 pdf epub mobi 電子書 下載
最近一直在看Duda 英文版的模式分類,看的很頭痛,在圖書館碰到瞭這本書,可以用來增加自信,感覺這本書的很多方麵很Duda的書很相似,甚至好多內容直接就是引用的Duda的書,內容過於精簡,不過好處是可能齣書的時間比較晚,提到瞭很多Duda的書裏麵沒有的比較前沿的知識。 確實...
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評分為瞭對機器學習能有係統性的知識,買瞭這本書。因為書裏各種公式占據瞭百分之七八十的比例,所以嗬嗬瞭。但是剩餘的百分之三十可以讀一讀的,特彆是需要對機器學習有個係統體係性的認識的話。這本書就一般吧。缺點就是數學公式太多瞭。
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圖書標籤: 機器學習 人工智能 數據挖掘 計算機 計算機科學 MachineLearning AI 基礎知識
弱爆瞭
評分比《模式分類》好太多,重概念不重優化解法。
評分水平不同,每次看的收獲都不一樣。該多看幾遍
評分比《模式分類》好太多,重概念不重優化解法。
評分比機器學習那本好
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