發表於2024-11-22
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.
內容簡介
《機器學習》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:** 部分(**~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(**1~16 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,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。國傢傑齣青年科學基金獲得者、長江學者特聘教授。先後擔任多種SCI(E)期刊執行主編、副主編、副編輯、編委等。中國計算機學會人工智能與模式識彆專業委員會主任,中國人工智能學會機器學習專業委員會主任,IEEE計算智能學會數據挖掘技術委員會副。
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等
深度學習 中文版+機器學習 周誌華(套裝共2冊) 下載 mobi pdf epub txt 電子書 格式 2024
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評分不錯的書籍,之前一直看電子版的,特意買迴來備著。。。偶爾翻一下
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評分包子曰:買書不是為瞭看書,是一種情懷,是一種信仰。所以,明知看不完,還要繼續買!
評分書是正版,為什麼沒有發票
評分使用性價比高有很大幫助
評分挺好的
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