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周志华著 著

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发表于2024-11-08

商品介绍



店铺: 文轩网旗舰店
出版社: 清华大学出版社
ISBN:9787302423287
商品编码:10162882073
出版时间:2016-01-01

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书籍描述

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.

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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.

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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


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读者评价

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看起来不错,准备学习,看起来也很高深啊

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差评,书都是坏的,就像被切了一刀

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印刷质量更好,有点国外技术类书籍的样子了。

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包装很好物流很快东西是正品

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第一次购买,用着还可以吧,不错

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对数学理论要求高,看起来费劲

评分

朋友推荐的书,挺不错的AI入门书籍。

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十分不错的书,先买来准备后面认真阅读和实践!

评分

好书,机器学习入门必备之一

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