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机器学习导论 版权信息
- ISBN:9787111548683
- 条形码:9787111548683 ; 978-7-111-54868-3
- 装帧:暂无
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 所属分类:>
机器学习导论 本书特色
这本书通过给出易操作的实践指导、采用简单的例子、激励学生讨论有趣的应用问题,用一种易于理解的方式介绍了机器学习的基本思想。本书主题包括贝叶斯分类器、近邻分类器、线性和多项式分类器、决策树、神经网络以及支持向量机。后面的章节展示了如何把这些简单工具通过“提升”(boosting)的方式结合起来,怎样将它们应用于更加复杂的领域,以及如何处理各种高级的实践问题。其中有一章介绍了广为人知的遗传算法。
机器学习导论 内容简介
人工智能专家米罗斯拉夫•库巴特教授25年倾心打造系统解读了有关机器学习的14个方面,快速读懂机器学习全面揭开机器学习的奥秘本书系统全面,既可以自学又可以作为研究参考。既道出了机器学习的前世今生,又展望了发展的未来,让道听途说的信息止于智者。全面讨论机器学习方法和技术,层次合理、叙述清晰、难度适中。涵盖了经典的机器学习算法和理论,同时补充了近年来新出现的机器学习方法。
机器学习导论 目录
机器学习导论 相关资料
本书组织完备,每一节都有一个“你学到了什么”的小结,每一章都有简明扼要的总结及历史简评,并提供了大量的练习。全书章节都有经过精心选择和设计的例子,以帮助读者理解每一个概念。通过阅读本书,我学到了很多机器学习的基本知识。雅克·凯瑞特 |《计算评论》米罗斯拉夫·库巴特所著的这本《机器学习导论》更像是一本科普性质的读物,作者尽量避开复杂的数学公式,用生动形象的方式介绍机器学习算法,而且本书篇幅适当,又涵盖了几乎所有基本的机器学习方法,使得本书不仅适合作为本科学生机器学习课的教材,也适合想了解机器学习入门知识的普通读者。刘成林|中国科学院自动化研究所副所长、模式识别国家重点实验室主任
机器学习导论 作者简介
〔美] 米罗斯拉夫·库巴特美国迈阿密大学教授,从事机器学习教学和研究超过25年。他已发表100余篇经过同行评审的论文,与人合编了两本著作,是近60个会议和研讨会的程序委员会委员,并担任3本学术刊物的编委。他在两个方面的前沿研究上得到了广泛赞誉:时变概念的归纳学习和在非平衡训练集上的学习。此外,在多标签样例上的归纳学习、层次组织的类别上的归纳学习、遗传算法、神经网络的初始化等问题上,他也做出了很多贡献。
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