机器学习基础:算法与理论探索
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更新于2024-07-31
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"《机器学习》是由Tom Mitchell撰写的一本权威教材,中文版本清晰易读。这本书涵盖了机器学习的核心算法和理论,旨在让读者理解如何通过计算机程序从经验中学习并提升性能。书中讨论了机器学习在各个领域的应用,如数据挖掘、信息过滤和自动驾驶等,并介绍了该领域近年来的重要进展。
本书的一大特色是它的跨学科性,整合了统计学、人工智能、哲学、信息论等多个领域的概念。尽管如此,书中的内容并不依赖于读者预先具备相关知识,而是会在需要时对这些领域的基本概念进行解释。特别关注的是与机器学习密切相关的概念,使读者能够从不同角度理解和应用机器学习。
这本书适合计算机科学、统计学和社会科学等相关专业的本科生和研究生作为教材,同时也适合作为软件开发人员和研究者的参考书籍。作者遵循三条主要原则编写此书:使其易于理解、包含博士生所需的基础知识以及保持理论与实践的平衡。书中不仅探讨了理论问题,如学习性能与训练样本数量的关系,还介绍了实际应用中的主要算法,并提供了算法实现和数据集的在线资源。
理论部分涵盖了统计学、计算复杂性和贝叶斯分析的理论成果,实践部分则涉及神经网络、决策树学习和贝叶斯分类器等算法的详细阐述。作者还特别感谢那些帮助创建在线资源的同事们,他们的贡献使得读者有机会亲手实践这些算法。
《机器学习》是一本全面而深入的教程,不仅提供了理论基础,还强调了实践操作,为读者提供了深入理解和应用机器学习的宝贵资源。"
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2024-10-24 上传
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ndsc987654321
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