机器学习读书介绍
类别 | 页数 | 译者 | 网友评分 | 年代 | 出版社 |
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书籍 | 280页 | 6.3 | 2020 | 人民邮电出版社 |
定价 | 出版日期 | 最近访问 | 访问指数 |
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CNY 79.00 | 2020-02-20 … | 2020-03-08 … | 16 |
主题/类型/题材/标签
机器学习,人工智能,数据挖掘,计算机科学,技术,数据分析,计算机,高科技,
作者
弗拉赫 (Peter Flach) ISBN:9787115405777 原作名/别名:《Machine Learning: The Art and Science of Algorithms that Make Sense of Data》
内容和作者简介
机器学习摘要
本书是最全面的机器学习教材之一。书中首先介绍了机器学习的构成要素(任务、模型、特征)和机器学习任务,接着详细分析了逻辑模型(树模型、规则模型)、几何模型(线性模型和基于距离的模型)和概率模型,然后讨论了特征、模型的集成,以及被机器学习研究者称为“实验”的方法。作者不仅使用了已有术语,还引入了一些新的概念,同时提供了大量精选的示例和插图解说。
作者简介作者简介:
Peter Flach
布里斯托大学人工智能教授,拥有20多年的机器学习教研经验。在高度结构化的数据挖掘以及通过ROC分析来评估和改进机器学习模型方面,Flach是国际领先的研究人员。他还是Machine Learning期刊总编。曾担任2009年ACM知识发现与数据挖掘国际会议、2012年欧洲机器学习与数据挖掘国际会议的程序委员会共同主席。另著有Simply Logical: Intelligent Reasoning by Example。
译者简介:
段菲
工学博士,英特尔(中国)研究中心研究员,研究方向为机器学习与计算机视觉。
本书后续版本
未发行或暂未收录
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