2009-6 平装 9787111265245
具体描述
《机器学习导论》对机器学习的定义和应用实例进行了介绍，涵盖了监督学习。贝叶斯决策理论。参数方法、多元方法、维度归约、聚类、非参数方法、决策树。线性判别式、多层感知器，局部模型、隐马尔可夫模型。分类算法评估和比较，组合多学习器以及增强学习等。机器学习的目标是对计算机编程，以便使用样本数据或以往的经验来解决给定的问题。已经有许多机器学习的成功应用，包括分析以往销售数据来预测客户行为，人脸识别或语音识别，优化机器人行为以便使用最少的资源来完成任务，以及从生物信息数据中提取知识的各种系统。为了对机器学习问题和解进行统一的论述，《机器学习导论》讨论了机器学习在统计学、模式识别、神经网络。人工智能。信号处理、控制和数据挖掘等不同领域的应用。对所有学习算法都进行了解释，以便读者可以容易地将书中的公式转变为计算机程序。《机器学习导论》可作为高等院校计算机相关专业高年级本科生和研究生的教材，也可供研究机器学习方法的技术人员参考。
用户评价
评分
##对各种机器学习算法都作了简单介绍 适合初学入门 对机器学习各种算法有个大概的认识 整本书比较偏理论，数学公式比较多
评分 评分##比《模式分类》好太多，重概念不重优化解法。
评分 评分##不推荐！看tom的去吧少年！
评分 评分 评分##讲了这么多东西才200多页，还不如叫机器学习目录
评分##感觉有点难 看得不咋懂
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