机器学习/周志华 【首届京东文学奖-年度新锐入围作品】 epub pdf mobi txt 电子书 下载 2024

机器学习/周志华 【首届京东文学奖-年度新锐入围作品】 epub pdf mobi txt 电子书 下载 2024

☆☆☆☆☆
简体网页||繁体网页



点击这里下载

机器学习/周志华 【首届京东文学奖-年度新锐入围作品】 epub pdf mobi txt 电子书 下载 2024

类似图书 点击查看全场最低价

---

作  者:周志华 著 著作 定  价:88 出 版 社:清华大学出版社 出版日期:2016年01月01日 页  数:425 装  帧:平装 ISBN:9787302423287

内容全面；结构合理；叙述清楚；深入浅出。人工智能领域中文的开山之作！
这是一本面向中文读者的机器学习教科书, 为了使尽可能多的读者通过本书对机器学习有所了解, 作者试图尽可能少地使用数学知识.
然而, 少量的概率、统计、代数、优化、逻辑知识似乎不可避免. 因此, 本书更适合大学三年级以上的理工科本科生和研究,
以及具有类似背景的对机器学习感兴趣的人士. 为方便读者, 本书附录给出了一些相关数学基础知识简介.

?

●目录
●
●第1章?1
●1.1?引言??1
●1.2?基本术?2
●1.3?假设空间?4
●1.4?归纳偏好??6
●1.5?发展历程?10
●1.6?应用现状?13
●1.7?阅读材料?16
●习题?19
●参考文献?20
●休息一会儿?22
●
●
●第2章?模型评估与选择??23
●2.1?经验误差与过拟合??23
●2.2?评估方法??24
●2.2.1?留出法??25
●2.2.2?交叉验证法??26
●部分目录

内容简介

机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域. 本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面. 全书共16 章，大致分为3 个部分：1 部分（1～3 章）介绍机器学习的基础知识；第2 部分（第4～10 章）讨论一些经典而常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习）；第3 部分11～16 章）为进阶知识，内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等. 每章都附有习题并介绍了相关阅读材料，以便有兴趣的读者进一步钻研探索。

本书可作为高等院校计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生教材，也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。

周志华 著 著作

周志华，南京大学计算机系教授，ACM杰出科学家，IEEE Fellow, IAPR Fellow, IET/IEE Fellow, 中国计算机学会会士。

书中除第1章外, 每章都给出了十道习题. 有的习题是帮助读者巩固本章学习, 有的是为了引导读者扩展相关知识. 一学期的一般课程

可使用这些习题, 再辅以两到三个针对具体数据集的大作业. 带星号的习题则有相当难度, 有些并无现成答案, 谨供富有进取心的读者

启发思考.

?

本书在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面, 但作为机器学习入门读物且因授课时间的考虑, 很多重要、前沿的材料未能覆盖,

即便覆盖到的部分也仅是管中窥豹, 更多的内容留待读者在进阶课程中学习. 为便于有兴趣的读者进一步钻研探索, 本书每章均介绍了

一些阅读材料, 谨供读者参考.

?

笔者以为, 对学科相关的重要人物和事件有一定了解, 将会增进读者对该学等

机器学习/周志华 【首届京东文学奖-年度新锐入围作品】 epub pdf mobi txt 电子书 下载 2024

机器学习/周志华 【首届京东文学奖-年度新锐入围作品】 下载 epub mobi pdf txt 电子书 2024

评分☆☆☆☆☆

包装不错，需要接下来认真学习，争取有所收获。

评分☆☆☆☆☆

京东最不满意的一次购物，书到手是破损的不说，物流还慢！建议大家不要买！

评分☆☆☆☆☆

初看包装，挺精致的，我还拍照发给了朋友，感觉遇到了良心商家，但是回来拆开一看，书竟然那里破了，换货吧，程序太墨迹，而且不一定给我换，不换吧，挺好的书，这块挺恶心人的。给个差评，希望你们能对消费者态度认真点吧。

评分☆☆☆☆☆

码农要看的，据说挺好的学习学习。

评分☆☆☆☆☆

很好的东西，性价比很高。

评分☆☆☆☆☆

非常好的书，讲解了现在流行的一些机器学习的知识。是正版

评分☆☆☆☆☆

挺好的

评分☆☆☆☆☆

不错挺好

评分☆☆☆☆☆

很好的书籍，非常值得学习

类似图书 点击查看全场最低价