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[美] Tom M. Mitchell 曾华军



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发表于2024-10-07

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具体描述

Tom M. Mitchell,卡内基梅隆大学的教授,讲授机器学习等多门课程;美国人工智能协会(AAAL)的主席;美国 Machine Learning 杂志、国际机器学习年度会议(ICML)的创始人。

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。

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用户评价

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##介绍了各种机器学习的模式与算法,无奈我好多都看不懂,应该去做一些实际的项目,再回过头来看看。

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##如题。这本书为什么没有讲到支持向量机怎么没有呢?还是我没有看到?理论上这应该有一章来描述才对呀。之前在别的地方看到svm,有些模糊,想看看这本书怎么写的,结果居然没有。请问是在第几章?如果有的话。 另外,这本书我觉得写的非常拗口,虽然有人说这本书写得非常基础,...  

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##虽然书的出版日期挺早,但是内容还是非常好的。现在很多流行算法的基础都有讲述。刚看了前六章,其中对决策树,ann的介绍很简洁明了也很容易就看清来龙去脉了。只是翻译的有些问题,貌似作者对统计不是很了解,t检验被翻译成t测试了:(不知英文版怎样有机会也要看一遍才好  

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##看了2/3 近期不想再翻了 内容确实有点旧

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