具体描述
Written in an easily accessible style, this book provides the ideal blend of theory and practical, applicable knowledge. It covers neural networks, graphical models, reinforcement learning, evolutionary algorithms, dimensionality reduction methods, and the important area of optimization. It treads the fine line between adequate academic rigor and overwhelming students with equations and mathematical concepts. The author includes examples based on widely available datasets and practical and theoretical problems to test understanding and application of the material. The book describes algorithms with code examples backed up by a website that provides working implementations in Python.
用户评价
##前半部分数据、程序都很详细，对基础理论知识要求不高，一般有点基础的都能看懂，对于没有基础的一般在章节的最后有详细理论的讲解（如讲解神经网络的章节）。 但是后半部分有较多的错误，而且对理论知识的要求较高但没有详细讲解，建议有这部分理论知识之后再去...
评分##机器学习的算法中很不错的一本书 @2013-04-15 11:14:10 本意拿它来练Python， code: http://seat.massey.ac.nz/personal/s.r.marsland/MLbook.html 优点： 1.对各模型的优缺点有点评 以及 后来的改进稍有介绍； 2.很多Insight 很棒，如此密集给力的Insight，超过任何一本我读过的ML书籍； 3.介绍了部分2000年后的机器学习进展，...
评分 评分 评分##机器学习的算法中很不错的一本书
评分##并不算特别基础的东西，但如果已经有一定的理论背景想要进入实践，这是一本很好的书。
评分##前半部分数据、程序都很详细，对基础理论知识要求不高，一般有点基础的都能看懂，对于没有基础的一般在章节的最后有详细理论的讲解（如讲解神经网络的章节）。 但是后半部分有较多的错误，而且对理论知识的要求较高但没有详细讲解，建议有这部分理论知识之后再去...
评分##前半部分数据、程序都很详细，对基础理论知识要求不高，一般有点基础的都能看懂，对于没有基础的一般在章节的最后有详细理论的讲解（如讲解神经网络的章节）。 但是后半部分有较多的错误，而且对理论知识的要求较高但没有详细讲解，建议有这部分理论知识之后再去...
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