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机器学习

出版社:机械工业出版社出版时间:2003-01-01
所属丛书: 计算机科学丛书
开本: 小16开 页数: 282
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机器学习 版权信息

  • ISBN:7111109937
  • 条形码:9787111109938 ; 978-7-111-10993-8
  • 装帧:简裝本
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 所属分类:>

机器学习 内容简介

本书展示了机器学习中核心的算法和理论,并阐明了算法的运行过程。本书综合了许多的研究成果,例如统计学、人工智能、哲学、信息论、生物学、认知科学、计算复杂性和控制论等,并以此来理解问题的背景、算法和其中的隐含假定。本书可作为计算机专业 本科生、研究生教材,也可作为相关领域研究人员、教师的参考书。

机器学习 目录

译者序
前言
第1章 引言
第2章 概念学习和一般到特殊序
第3章 决策树学习
第4章 人工神经网络
第5章 评估假设
第6章 贝叶斯学习
第7章 计算机学习理论
第8章 基于实例的学习
第9章 遗传算法
第11章 分析学习
第12章 归纳和分析学习的结合
第13章 增强学习
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机器学习 作者简介

Tom M.Mitchell是卡内基梅隆大学的教授,讲授“机器学习”等多门课程;美国人工智能协会(AAAL)的主席;美国《Machine Learning》杂志、国际机器学习年度会议(ICML)的创始人;多种技术杂志的撰稿人,曾发表过许多文章,出版过多本专著,是机器学习领域的著名学者。

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