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機器學習(英文版) 版權信息
- ISBN：7111115023
- 條形碼：9787111115021 ; 978-7-111-11502-1
- 裝幀：簡裝本
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
機器學習(英文版) 本書特色
機器學習這門學科研究的是能通過經驗自動改進的計算機算法，其應用從數據挖掘程序到信息過濾系統，再到自動機工具，已經非常豐宣。機器學習從很多學科吸收了成果和概念，包括人工智能、概率論與數理統計、哲學、信息論、生物學、認知科學和控制論等，并以此來理解問題的背景、算法和算法中的隱含假定。 本書展示了機器學習中的核心算法和理論，并闡明了算法的運行過程。書中主要涵蓋了目前機器學習中各種*實用的理論和算法，包括概念學習、決策樹、神經網絡、貝葉斯學習、基于實例的學習、遺傳算法、規則學習、基于解釋的學習和增強學習等。對每一個主題，作者不僅進行了十分詳盡和直觀的解釋，還給出了實用的算法流程。本書被卡內基梅隆等許多大學作為機器學習課程的教材。
機器學習(英文版) 內容簡介
本書展示了機器學習中的核心算法和理論，并闡明了算法的運用過程。書中主要含蓋了目前機器學習各種*實用的理論和算法，包括概念學習、決策樹、神經網絡、貝葉斯學習、急于實例的學習、遺傳算法、規則學習、基于解釋的學習和增強學習等。對每一個主題，作者不僅進行了十分詳盡和直觀的解釋，還給出了實用的算法流程。本書被卡內基梅隆等許多大學生作為機器學習課程的教材。
機器學習(英文版) 目錄
1introduction
2conceptlearningandthegeneral-to-specificordering
3decisiontreelearing
4artificialnetworks
5evaluatinghypotheses
6batesianlearing
7computaionallearingtheory
8instance-basedlearing
9geneticalgorithms
10learingsetsofrules
11analytical
12combininginductiveandanalyticallearning
13reinforcementlearing
2conceptlearningandthegeneral-to-specificordering
3decisiontreelearing
4artificialnetworks
5evaluatinghypotheses
6batesianlearing
7computaionallearingtheory
8instance-basedlearing
9geneticalgorithms
10learingsetsofrules
11analytical
12combininginductiveandanalyticallearning
13reinforcementlearing
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