译者序
前言
第1章 引言
第2章 概念学习和一般到特殊序
第3章 决策树学习
第4章 人工神经网络
第5章 评估假设
第6章 贝叶斯学习
第7章 计算学习理论
第8章 基于实例的学习
第9章 遗传算法
第10章 学习规则集合
第11章 分析学习
第12章 归纳和分析学习的结合
第13章 增强学习
附录 符号约定
· · · · · · (收起)
前言
第1章 引言
第2章 概念学习和一般到特殊序
第3章 决策树学习
第4章 人工神经网络
第5章 评估假设
第6章 贝叶斯学习
第7章 计算学习理论
第8章 基于实例的学习
第9章 遗传算法
第10章 学习规则集合
第11章 分析学习
第12章 归纳和分析学习的结合
第13章 增强学习
附录 符号约定
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具体描述
本书展示了机器学习中核心的算法和理论，并阐明了算法的运行过程。综合了许多的研究成果，例如统计学、人工智能、哲学、信息论、生物学、认知科学、计算复杂性和控制论等，并以此来理解问题的背景、算法和其中的隐含假定。
本书可作为计算机专业 本科生、研究生 教材，也可作为相关领域研究人员、教师的参考书。
用户评价
评分
##看了2/3 近期不想再翻了 内容确实有点旧
评分##早期的书，有的地方太简略了
评分##看了2/3 近期不想再翻了 内容确实有点旧
评分机器学习的经典入门教材，虽然有点老，但是基本方向都覆盖了。
评分##好难
评分##作为一本稍有过时的书，本书用了大量的符号逻辑推演来讲述机器学习的算法。书很薄，所以废话很少，每一章都值得细细地去读上三四遍，但是个人建议可以把一些章舍去去读其他的书，个人建议可以把第五章，第九章和11,12章给跳过，个人觉得性价比很低。
评分##咳咳大一乱翻的结果就是“AI很神奇”之外有用的都没留下，顶多是不至于一个名词都不认识被人糊脸而已……跪，找回来重看。
评分##书很容易懂
评分##作为一本稍有过时的书，本书用了大量的符号逻辑推演来讲述机器学习的算法。书很薄，所以废话很少，每一章都值得细细地去读上三四遍，但是个人建议可以把一些章舍去去读其他的书，个人建议可以把第五章，第九章和11,12章给跳过，个人觉得性价比很低。
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