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机器学习 版权信息
- ISBN:9787115405777
- 条形码:9787115405777 ; 978-7-115-40577-7
- 装帧:一般胶版纸
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 所属分类:>
机器学习 本书特色
本书是全面的机器学习教材之一。书中首先介绍了机器学习的构成要素(任务、模型、特征)和机器学习任务,接着详细分析了逻辑模型(树模型、规则模型)、几何模型(线性模型和基于距离的模型)和概率模型,然后讨论了特征、模型的集成,以及被机器学习研究者称为“实验”的方法。作者不仅使用了已有术语,还引入了一些新的概念,同时提供了大量精选的示例和插图解说。
机器学习 内容简介
本书是迄今市面上内容全面的机器学习教材之一,书中汇集了所有用于理解、挖掘和分析数据的先进方法,并且通过数百个精选实例和解说性插图,直观而准确地阐释了这些方法背后的原理,内容涵盖了机器学习的构成要素和机器学习任务、逻辑模型、几何模型、统计模型,以及矩阵分解、roc分析等时下热点话题。 本书不仅内容丰富,而且图文并茂,无论是新手还是有经验的读者都能从中获益。
机器学习 目录
机器学习 相关资料
“本书写作思路清楚,逻辑性强。作者首先介绍了机器学习的基础知识,然后提供了大量有价值的结论、对若干机器学习技术性能的洞见,以及许多核心算法的高层伪代码,巧妙地引领读者循序渐进地学习。” ——fernando berzal,computing reviews 亚马逊读者评论 “本书条理清晰,对机器学习技术的核心要素进行了全面的论述。作者首先从宏观角度审视机器学习,然后由面到点,深入阐释了各项技术的具体细节。如果你是机器学习领域的专业人士或学生,阅读本书可以帮助你巩固所学的知识。我向所有想认真研究机器学习的人强烈推荐本书!” “本书抽象、系统地阐述了机器学习的方方面面,让读者能够深入理解常用机器学习技术的原理。这是攻略和实用手册类图书所做不到的。” “这本书太棒了!我一个月前买来自学,每一页读起来都很愉悦。”
机器学习 作者简介
Peter Flach 布里斯托大学人工智能教授,拥有20多年的机器学习教研经验。在高度结构化的数据挖掘以及通过ROC分析来评估和改进机器学习模型方面,Flach是国际领先的研究人员。他还是Machine Learning期刊总编。曾担任2009年ACM知识发现与数据挖掘国际会议、2012年欧洲机器学习与数据挖掘国际会议的程序委员会共同主席。另著有Simply Logical: Intelligent Reasoning by Example。
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