机器学习(英文版)

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《机器学习(英文版)》是2003年机械工业出版社出版的图书,作者是TomM.Mitchell。
作    者
Tom M.Mitchell
译    者
曾华军
ISBN
9787111115021
页    数
436
定    价
58.0
出版社
机械工业出版社
出版时间
2003-03
装    帧
平装(无盘)

机器学习(英文版)内容介绍

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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。

机器学习(英文版)作者介绍

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TOM M.Mitchell是卡内基梅隆大学的教授,讲授“机器(AAA)的主席:美国《Machine Leaming》杂志、国际机器学习年度会议(ICML)的创始人:多种技术杂志的撰稿人,曾发表过许多文章,出版过多本专著,是机器学习领域的著名学者。

机器学习(英文版)作品目录

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1 introduction
  2 concept learning and the general-to-specific ordering
  3 decision tree learing
  4 artificial networks
  5 evaluating hypotheses
  6 batesian learing
  7 computaional learing theory
  8 instance-based learing
  9 genetic algorithms
  10 learing sets of rules
  11 analytical
  12 combining inductive and analytical learning
  13 reinforcement learing
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参考资料
词条标签:
教育书籍 出版物 书籍