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文，对于希望追根溯源，继续深入的同学就非常有用了。书的难度适中，而且结构安排、讲解都相当科学，是我很欣赏的一本书。
经典，入门好书
《机器学习导论》热门书评
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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 5无用 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书停留在了第一章。在下学期，对神经网络感兴趣想进行初步了解，又从图书馆借了过来翻了第四章，顺便看了第...
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未来的主旋律——机器学习
12有用 0无用 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，在外文书籍中也首屈一指。作者Mitchell以生动的语言阐述了机器学习的历史与算法，并提供了各算法的出处与...
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绝好的机器学习入门书籍
5有用 0无用 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都围绕着bias（偏置）这个概念，而bias是方法选择的最重要因素。不足的是所有的内容都只是intr...
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写得挺清晰
4有用 0无用 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检验被翻译成t测试了：（不知英文版怎样有机会也要看一遍才好...
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东西偏旧
1有用 4无用 skylian 2008-02-06
这本书有点跟不上时代了把机器学习归结为在hypothesis space的search这一观点还是很重要很基本的...
