发表于2025-03-05
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Tom M. Mitchell,卡内基梅隆大学的教授,讲授机器学习等多门课程;美国人工智能协会(AAAL)的主席;美国 Machine Learning 杂志、国际机器学习年度会议(ICML)的创始人。
本书展示了机器学习中核心的算法和理论,并阐明了算法的运行过程。综合了许多的研究成果,例如统计学、人工智能、哲学、信息论、生物学、认知科学、计算复杂性和控制论等,并以此来理解问题的背景、算法和其中的隐含假定。
本书可作为计算机专业 本科生、研究生 教材,也可作为相关领域研究人员、教师的参考书。
##老书。现在不太推荐了
评分 评分##入门资料
评分##这本书我看过很多遍,其实这本书涵盖了很多AI相关的方法,比如ANN中有交叉验证;Bayes中有打折法等等 我觉得此书有两个特点: 1,富含作者本人独到的见解,而且写作手法很生动。 2,所有的学习方法或多或少都围绕着bias(偏置)这个概念,而bias是方法选择的最重要因素。 不足...
评分##老书。现在不太推荐了
评分 评分##这本书我看过很多遍,其实这本书涵盖了很多AI相关的方法,比如ANN中有交叉验证;Bayes中有打折法等等 我觉得此书有两个特点: 1,富含作者本人独到的见解,而且写作手法很生动。 2,所有的学习方法或多或少都围绕着bias(偏置)这个概念,而bias是方法选择的最重要因素。 不足...
评分 评分##虽然书的出版日期挺早,但是内容还是非常好的。现在很多流行算法的基础都有讲述。刚看了前六章,其中对决策树,ann的介绍很简洁明了也很容易就看清来龙去脉了。只是翻译的有些问题,貌似作者对统计不是很了解,t检验被翻译成t测试了:(不知英文版怎样有机会也要看一遍才好
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