具體描述
Tom M. Mitchell，卡內基梅隆大學的教授，講授機器學習等多門課程；美國人工智能協會（AAAL）的主席；美國 Machine Learning 雜誌、國際機器學習年度會議（ICML）的創始人。
本書展示瞭機器學習中核心的算法和理論，並闡明瞭算法的運行過程。綜閤瞭許多的研究成果，例如統計學、人工智能、哲學、信息論、生物學、認知科學、計算復雜性和控製論等，並以此來理解問題的背景、算法和其中的隱含假定。
本書可作為計算機專業 本科生、研究生 教材，也可作為相關領域研究人員、教師的參考書。
用戶評價
##這本書我看過很多遍，其實這本書涵蓋瞭很多AI相關的方法，比如ANN中有交叉驗證；Bayes中有打摺法等等 我覺得此書有兩個特點： 1，富含作者本人獨到的見解，而且寫作手法很生動。 2，所有的學習方法或多或少都圍繞著bias（偏置）這個概念，而bias是方法選擇的最重要因素。 不足...
評分##那數十頁的翻譯。。。TT 機器學習這本書最早是在大二上學期接觸到的，當時在與導師聊天時趙老師強烈推薦，於是藉瞭過來，看瞭第一章的感覺是不可思議，怎麼也無法相信西洋跳棋可以通過這種方式學來。後來由於其他的原因，就非常失敗地把這本書停留在瞭第一章。 在下學期，對神經網絡感興趣想進行初步瞭...
評分 評分##國內程序員寫的開源機器學習算法庫NPatternRecognizer 部分內容就是參照的這本書。 NPatternRecognizer：http://npatternrecognizer.codeplex.com/
評分##老書。現在不太推薦瞭
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