2009-6 平裝 9787111265245
具體描述
《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。
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比機器學習那本好
評分 評分 評分##淺
評分##適閤入門，挺好
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