Introduction to Semi-Supervised Learning•短评
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Jasmine
2012-03-06
绝对的入门好书
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skyworlds
2016-08-27
说实话，介绍计算机算法的书很难评论，尤其是对于身处算法领域外的人而言，但是作为应用实践者，在茫茫多的算法书中指摘出自己的心仪之作仍不失为一种浪（强）漫（迫）感（症）。倘若你有机会了解一下机器学习的基础信息，会发现算法实现主要分为监督、无监督和强化三种学习范式，而近年来多位专业大牛则纷纷强调后两者。相比之下，半监督学习有点悲摧，虽然顶着“人类学习机制的最大可能性”这类帽子，可最为缺少关爱的样子，也许是由于其实现难度往往取决于监督或无监督的进展（也就是在这两者基础上改成半监督）。在为数不多的半监督学习相关书籍中，这本书的质量可算是上乘，全彩图，一共才130页，每一个具体算法配一个正面例子，加上许多的负面例子，将“算法表现取决于分析者对数据信息本质作出的假设与算法本身的匹配程度”的道理说了个明白。
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FalseAss
2014-05-30
完备记录了跨越整个decade的东西，但这个时代几乎已经过去了
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gflfof
2010-12-26
可以当故事书看
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缪唯璟
2016-05-22
对我来说核心问题是即使读完了也不知道应该用在哪里……望天
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zzl
2011-07-06
内容简洁、描述清晰、排版一流，一本入门的好书。
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达令你快乐吗
2014-04-12
一句话semi-supervised learning就是基于各种assumption把unlabeled examples整合进regularization里。现在Jerry又开始鼓捣homology，祝一路走好。
书名： Introduction to Semi-Supervised Learning
作者：
出版社： Morgan and Claypool Publishers
出版年： 2009-6-29
页数： 130
定价： USD 40.00
装帧： Paperback
ISBN： 9781598295474