机器学习导论
出版社： 机械工业出版社
原作名： Introduction to Machine Learning
译者： 范明 | 昝红英 | 牛常勇
出版年： 2009-6
页数： 272
定价： 39.00元
装帧： 平装
丛书： 计算机科学丛书
ISBN： 9787111265245
内容简介
《机器学习导论》对机器学习的定义和应用实例进行了介绍，涵盖了监督学习。贝叶斯决策理论。参数方法、多元方法、维度归约、聚类、非参数方法、决策树。线性判别式、多层感知器，局部模型、隐马尔可夫模型。分类算法评估和比较，组合多学习器以及增强学习等。机器学习的目标是对计算机编程，以便使用样本数据或以往的经验来解决给定的问题。已经有许多机器学习的成功应用，包括分析以往销售数据来预测客户行为，人脸识别或语...
作者简介
TOM M.Mitchell是卡内基梅隆大学的教授，讲授“机器(AAA)的主席：美国《Machine Leaming》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。
目录
出版者的话中文版序译者序前言致谢符号表第1章 绪论 1.1 什么是机器学习 1.2 机器学习的应用实例 1.2.1 学习关联性 1.2.2 分类 1.2.3 回归 1...
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出版者的话 中文版序 译者序 前言 致谢 符号表 第1章 绪论1 1.1 什么是机器学习1 1.2 机器学习的应用实例2 1.2.1 学习关联性2 1.2.2 分类3 1.2.3 回归5 1.2.4 非监督学习6 1.2.5 增强学习7 1.3 注释8 1.4 相关资源9 1.5 习题10 1.6 参考文献10 第2章 监督学习11 2.1 由实例学习类11 2.2 VC维14 2.3 概率逼近正...
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2017-06-21
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2016-11-04
翻译得不好，很多地方翻译得非常生硬，不知所云
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dutecasmit
2016-11-14
还是周志华的《机器学习》好些，虽然没怎么看过周的T_T
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小朋友爱读书
2015-04-01
翻译的像*敏感词*一样
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lavi
2013-01-12
不是很好 ，至少开头看就写的不是很好，哪有从vc维开始学的。
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Leigh
2011-01-26
公式很晦涩，跟以往看的书很不同，难以理解
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暗淡了乌云
2015-05-10
内容广而浅
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圆都大盗
2015-04-21
讲的很晦涩，堆公式，关键还是翻译的太烂。
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Jorbe
2014-05-30
对各种机器学习算法都作了简单介绍 适合初学入门 对机器学习各种算法有个大概的认识 整本书比较偏理论，数学公式比较多
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清风未明孤独地
2014-02-17
水平不同，每次看的收获都不一样。该多看几遍
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Sorel
2016-11-04
翻译得不好，很多地方翻译得非常生硬，不知所云
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dutecasmit
2016-11-14
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暗淡了乌云
2015-05-10
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长脸方
2013-03-29
如果让我去翻译，我估计也会翻译成这样！这也是我为什么转而会去看更流畅的英文书！
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Hunty.。
2017-06-21
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2015-04-01
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不是很好 ，至少开头看就写的不是很好，哪有从vc维开始学的。
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圆都大盗
2015-04-21
讲的很晦涩，堆公式，关键还是翻译的太烂。
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东西偏旧
1有用 skylian 2008-02-06
这本书有点跟不上时代了把机器学习归结为在hypothesisspace的search这一观点还是很重要很基本的 查看全部>>
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猎兔搜索诚聘相关开发人员
0有用 lgjut 2011-01-19
猎兔搜索从事企业搜索，自然语言处理等软件开发。产品包括多种语言的自然语言处理和搜索系统，网站搜索和垂直搜索软件，网络信息监测软件等。服务于农业信息化，竞争情报分析等领域。岗位要求：1.熟悉数据结构及其... 查看全部>>
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虽然满书的公式，但是作为导论还是可以读一读
0有用 Squirrel 2015-05-27
为了对机器学习能有系统性的知识，买了这本书。因为书里各种公式占据了百分之七八十的比例，所以呵呵了。但是剩余的百分之三十可以读一读的，特别是需要对机器学习有个系统体系性的认识的话。这本书就一般吧。缺点就... 查看全部>>
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经典，入门好书
0有用 chentingpc 2011-10-01
经典力作啊，虽然是九十年代中期写的，在全面性以及最新性方面都不是完美，但是作为入门性的教科书，非常适合自学。书中数学部分不是特别多，所以对大多数在自学中被数学绑脚的人可以不用担心，而且每一章都有参考论... 查看全部>>
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入门级好书，但是老了点
0有用 Joseph 2012-06-22
这本书是很好的machinelearing入门书，但写于1997年。虽然老是老了点，但其中对descisiontree,neuralnetwork的讲解很详细，也给出了算法发展的过程，最重要的是它处理... 查看全部>>
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机器学习入门书籍
0有用 louiss007 2016-04-04
这本书内容介绍的比较全面，机器学习的各个方面都有所涉及，但正是因为全，此书也难免做到各个方面的深入介绍。至于翻译，个人觉得还可以，有些地方不太通顺，大部分翻译的还算可以。书中也有不少有错误的地方，包括... 查看全部>>
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确实是导论
1有用 spider 2009-12-03
最近一直在看Duda英文版的模式分类，看的很头痛，在图书馆碰到了这本书，可以用来增加自信，感觉这本书的很多方面很Duda的书很相似，甚至好多内容直接就是引用的Duda的书，内容过于精简，不过好处是可能... 查看全部>>
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NPatternRecognizer部分内容参照这本书
1有用 旺财 2009-12-25
国内程序员写的开源机器学习算法库NPatternRecognizer部分内容就是参照的这本书。NPatternRecognizer：http://npatternrecognizer.codeplex... 查看全部>>
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这本书为什么没有讲到支持向量机
1有用 Basil 2013-09-03
如题。这本书为什么没有讲到支持向量机怎么没有呢？还是我没有看到？理论上这应该有一章来描述才对呀。之前在别的地方看到svm，有些模糊，想看看这本书怎么写的，结果居然没有。请问是在第几章？如果有的话。另外... 查看全部>>
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写得挺清晰
4有用 linglongyouzhi 2012-03-13
虽然书的出版日期挺早，但是内容还是非常好的。现在很多流行算法的基础都有讲述。刚看了前六章，其中对决策树，ann的介绍很简洁明了也很容易就看清来龙去脉了。只是翻译的有些问题，貌似作者对统计不是很了解，t... 查看全部>>
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这本书不是看不看完的问题，所以难以将其归类
81有用 gflfof 2007-09-07
机器学习这本书最早是在大二上学期接触到的，当时在与导师聊天时赵老师强烈推荐，于是借了过来，看了第一章的感觉是不可思议，怎么也无法相信西洋跳棋可以通过这种方式学来。后来由于其他的原因，就非常失败地把这本... 查看全部>>
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未来的主旋律——机器学习
12有用 Alex 2012-06-27
机器学习是一门交叉学科，和数据挖掘、人工智能等都极为相似。有一种确定的预感：在未来，机器学习将成为一门历史性的学科。这本书在两月前已细细看过，写的极为不错，在中文教学上，是已译书籍之中的最佳者，在外文... 查看全部>>
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绝好的机器学习入门书籍
5有用 Linn 2007-02-08
这本书我看过很多遍，其实这本书涵盖了很多AI相关的方法，比如ANN中有交叉验证；Bayes中有打折法等等我觉得此书有两个特点：1，富含作者本人独到的见解，而且写作手法很生动。2，所有的学习方法或多或少... 查看全部>>
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4有用 linglongyouzhi 2012-03-13
虽然书的出版日期挺早，但是内容还是非常好的。现在很多流行算法的基础都有讲述。刚看了前六章，其中对决策树，ann的介绍很简洁明了也很容易就看清来龙去脉了。只是翻译的有些问题，貌似作者对统计不是很了解，t... 查看全部>>
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1有用 spider 2009-12-03
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猎兔搜索从事企业搜索，自然语言处理等软件开发。产品包括多种语言的自然语言处理和搜索系统，网站搜索和垂直搜索软件，网络信息监测软件等。服务于农业信息化，竞争情报分析等领域。岗位要求：1.熟悉数据结构及其... 查看全部>>
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虽然满书的公式，但是作为导论还是可以读一读
0有用 Squirrel 2015-05-27
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