機器學習/周誌華 【首屆京東文學奬-年度新銳入圍作品】 epub pdf mobi txt 電子書 下載 2024

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作  者:周誌華 著 著作 定  價:88 齣 版 社:清華大學齣版社 齣版日期:2016年01月01日 頁  數:425 裝  幀:平裝 ISBN:9787302423287

內容全麵；結構閤理；敘述清楚；深入淺齣。人工智能領域中文的開山之作！
這是一本麵嚮中文讀者的機器學習教科書, 為瞭使盡可能多的讀者通過本書對機器學習有所瞭解, 作者試圖盡可能少地使用數學知識.
然而, 少量的概率、統計、代數、優化、邏輯知識似乎不可避免. 因此, 本書更適閤大學三年級以上的理工科本科生和研究,
以及具有類似背景的對機器學習感興趣的人士. 為方便讀者, 本書附錄給齣瞭一些相關數學基礎知識簡介.

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●目錄
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●第1章?1
●1.1?引言??1
●1.2?基本術?2
●1.3?假設空間?4
●1.4?歸納偏好??6
●1.5?發展曆程?10
●1.6?應用現狀?13
●1.7?閱讀材料?16
●習題?19
●參考文獻?20
●休息一會兒?22
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●第2章?模型評估與選擇??23
●2.1?經驗誤差與過擬閤??23
●2.2?評估方法??24
●2.2.1?留齣法??25
●2.2.2?交叉驗證法??26
●部分目錄

內容簡介

機器學習是計算機科學與人工智能的重要分支領域. 本書作為該領域的入門教材，在內容上盡可能涵蓋機器學習基礎知識的各方麵. 全書共16 章，大緻分為3 個部分：1 部分（1～3 章）介紹機器學習的基礎知識；第2 部分（第4～10 章）討論一些經典而常用的機器學習方法（決策樹、神經網絡、支持嚮量機、貝葉斯分類器、集成學習、聚類、降維與度量學習）；第3 部分11～16 章）為進階知識，內容涉及特徵選擇與稀疏學習、計算學習理論、半監督學習、概率圖模型、規則學習以及強化學習等. 每章都附有習題並介紹瞭相關閱讀材料，以便有興趣的讀者進一步鑽研探索。

本書可作為高等院校計算機、自動化及相關專業的本科生或研究生教材，也可供對機器學習感興趣的研究人員和工程技術人員閱讀參考。

周誌華 著 著作

周誌華，南京大學計算機係教授，ACM傑齣科學傢，IEEE Fellow, IAPR Fellow, IET/IEE Fellow, 中國計算機學會會士。

書中除第1章外, 每章都給齣瞭十道習題. 有的習題是幫助讀者鞏固本章學習, 有的是為瞭引導讀者擴展相關知識. 一學期的一般課程

可使用這些習題, 再輔以兩到三個針對具體數據集的大作業. 帶星號的習題則有相當難度, 有些並無現成答案, 謹供富有進取心的讀者

啓發思考.

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本書在內容上盡可能涵蓋機器學習基礎知識的各方麵, 但作為機器學習入門讀物且因授課時間的考慮, 很多重要、前沿的材料未能覆蓋,

即便覆蓋到的部分也僅是管中窺豹, 更多的內容留待讀者在進階課程中學習. 為便於有興趣的讀者進一步鑽研探索, 本書每章均介紹瞭

一些閱讀材料, 謹供讀者參考.

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筆者以為, 對學科相關的重要人物和事件有一定瞭解, 將會增進讀者對該學等

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評分☆☆☆☆☆

是正版的是正版的是正版的

評分☆☆☆☆☆

書拿到手瞭，是正版，沒有缺頁的情況，很不錯！

評分☆☆☆☆☆

機器學習的經典入門之作，但是並不適閤沒有數學基礎的人入門。推薦先看機器學習實戰，然後再來看這個。

評分☆☆☆☆☆

很不錯的，全五星

評分☆☆☆☆☆

這本書很不錯，內容充實便宜實惠

評分☆☆☆☆☆

很基礎的入門書籍，建議深入淺齣。

評分☆☆☆☆☆

看著不錯，慢慢讀吧，牛人的大作！

評分☆☆☆☆☆

書很好，快遞很快，服務態度也很好，以後還會經常來買書。

評分☆☆☆☆☆

很好的書，經典，推薦

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