"《机器学习》是汤姆·米切尔的经典教材,是机器学习领域的权威著作,属于Adaptive Computation and Machine Learning系列。本书由托马斯·迪特里希编辑,克里斯托弗·毕晓普、大卫·赫克曼、迈克尔·乔丹和迈克尔·基恩斯担任副编辑。该系列还包括其他多本关于计算适应性和机器学习的著作。" 《机器学习》第二版由伊瑟姆·阿尔帕扬撰写,由麻省理工学院出版社出版,分别在马萨诸塞州剑桥和英国伦敦发行。这本书的版权归麻省理工学院所有,未经出版商书面许可,不得以任何形式复制或通过电子或机械手段(包括影印、录音或信息存储和检索)进行复制。 本书的排版采用10/13 Lucida Bright字体,作者使用LATEX2ε进行排版。在美国印刷并装订。根据美国国会图书馆的编目信息,这本《机器学习》第二版是由伊瑟姆·阿尔帕扬所著,包含参考文献。 《机器学习》是理解和掌握这一领域的基石。它深入浅出地介绍了机器学习的基本概念、算法和技术。内容涵盖了监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等多个方面,同时讨论了模型评估、特征选择、过拟合和欠拟合等关键问题。此外,书中还探讨了神经网络、决策树、支持向量机、贝叶斯方法等重要模型,以及概率论和统计学在机器学习中的应用。 这本书不仅适合计算机科学和人工智能专业的学生,也对研究人员和从业人员有极大的参考价值。通过阅读,读者可以了解到机器学习的基础理论,以及如何将这些理论应用于实际问题的解决,从而提升人工智能系统的性能和效率。 在机器学习领域,理解和应用这些知识点至关重要,因为它们构成了现代数据科学、大数据分析、人工智能和自动化决策系统的基础。随着数据量的爆炸式增长和计算能力的提升,机器学习已经成为理解和解析复杂世界的关键工具,对于推动科技进步和创新发挥着不可替代的作用。
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