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机器学习(英文版)

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作者: 著
出版社: 机械工业出版社
2003-03
版次: 1
ISBN: 9787111115021
定价: 58.00
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 414页
丛书: 经典原版书库
分类: 工程技术
53人买过
  • 　　机器学习这门学科研究的是能通过经验自动改进的计算机算法，其应用从数据挖掘程序到信息过滤系统，再到自动机工具，已经非常丰富。机器学习从很多学科吸收了成果和概念，包括人工智能、概论论与数理统计、哲学、信息论、生物学、认知科学和控制论等，并以此来理解问题的背景、算法和算法中的隐含假定。
    　　本书展示了机器学习中的核心算法和理论，并阐明了算法的过行过程。书中主要涵盖了目前机器学习中各种最实用的理论和算法，包括概念学习、决策树、神经网络、贝叶斯学习、基于实例的学习、遗传算法、规则学习、基于解释的学习和增强学习等。对每一个主题，作者不仅进行了十分详尽和直观的解释，还给出了实用的算法流程。本书被卡内基梅隆等许多大学作为机器学习课程的教材。机器学习这门学科研究的是能通过经验自动改进的计算机算法，其应用从数据挖掘程序到信息过滤系统，再到自动机工具，已经非常丰富。机器学习从很多学科吸收了成果和概念，包括人工智能、概论论与数理统计、哲学、信息论、生物学、认知科学和控制论等，并以此来理解问题的背景、算法和算法中的隐含假定。 　　TomM.Mitchell是卡内基梅隆大学教授，目前担任该校自动学习和发现中心主任。他还是美国人工智能协会的主席，并且是《MachineLearning》杂志和国际机器学习会议的创办者。 1Introduction

    2ConceptLearningandtheGeneral-to-SpecificOrdering

    3DecisionTreeLearning

    4ArtificialNeuralNetworks

    5EvaluatingHypotheses

    6BayesianLearning

    7ComputationalLearningTheory

    8Instance-BasedLearning

    9GeneticAlgorithms

    10LearningSetsRules

    11AnalyticalLearning

    12CombiningInductiveandAnalyticalLearning

    13ReinforcementLearning

    Appendix
  • 内容简介:
    　　机器学习这门学科研究的是能通过经验自动改进的计算机算法，其应用从数据挖掘程序到信息过滤系统，再到自动机工具，已经非常丰富。机器学习从很多学科吸收了成果和概念，包括人工智能、概论论与数理统计、哲学、信息论、生物学、认知科学和控制论等，并以此来理解问题的背景、算法和算法中的隐含假定。
    　　本书展示了机器学习中的核心算法和理论，并阐明了算法的过行过程。书中主要涵盖了目前机器学习中各种最实用的理论和算法，包括概念学习、决策树、神经网络、贝叶斯学习、基于实例的学习、遗传算法、规则学习、基于解释的学习和增强学习等。对每一个主题，作者不仅进行了十分详尽和直观的解释，还给出了实用的算法流程。本书被卡内基梅隆等许多大学作为机器学习课程的教材。机器学习这门学科研究的是能通过经验自动改进的计算机算法，其应用从数据挖掘程序到信息过滤系统，再到自动机工具，已经非常丰富。机器学习从很多学科吸收了成果和概念，包括人工智能、概论论与数理统计、哲学、信息论、生物学、认知科学和控制论等，并以此来理解问题的背景、算法和算法中的隐含假定。
  • 作者简介:
    　　TomM.Mitchell是卡内基梅隆大学教授，目前担任该校自动学习和发现中心主任。他还是美国人工智能协会的主席，并且是《MachineLearning》杂志和国际机器学习会议的创办者。
  • 目录:
    1Introduction

    2ConceptLearningandtheGeneral-to-SpecificOrdering

    3DecisionTreeLearning

    4ArtificialNeuralNetworks

    5EvaluatingHypotheses

    6BayesianLearning

    7ComputationalLearningTheory

    8Instance-BasedLearning

    9GeneticAlgorithms

    10LearningSetsRules

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    12CombiningInductiveandAnalyticalLearning

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