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  • 機器學習周志華人工智能入門教程西瓜書機器學習入門中文教科書人
    該商品所屬分類:計算機/網絡 -> 計算機/網絡
    【市場價】
    718-1040
    【優惠價】
    449-650
    【作者】 周志華 
    【出版社】清華大學出版社 
    【ISBN】9787302423287
    【折扣說明】一次購物滿999元台幣免運費+贈品
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    內容介紹



    書名:機器學習 機器學習
    ISBN編號:9787302423287
    是否是套裝:否

    出版社名稱:清華大學出版社
    代碼:88
    作者:周志華


        
        
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    機器學習

    作  者: 周志華 著 著
    size="731x8"
    定  價: 88
    size="731x8"
    出?版?社: 清華大學出版社
    size="731x8"
    出版日期: 2016年01月01日
    size="731x8"
    頁  數: 425
    size="731x8"
    裝  幀: 平裝
    size="731x8"
    ISBN: 9787302423287
    size="731x8"
    主編推薦

    內容全面;結構合理;敘述清楚;深入淺出。人工智能領域中文的開山之作!
    這是一本面向中文讀者的機器學習教科書, 為了使盡可能多的讀者通過本書對機器學習有所了解, 作者試圖盡可能少地使用數學知識.
    然而, 少量的概率、統計、代數、優化、邏輯知識似乎不可避免. 因此, 本書更適合大學三年級以上的理工科本科生和研究,
    以及具有類似背景的對機器學習感興趣的人士. 為方便讀者, 本書附錄給出了一些相關數學基礎知識簡介.

     

    目錄
    目錄

    章 1
    1.1 引言  1
    1.2 基本術 2
    1.3 假設空間 4
    1.4 歸納偏好  6
    1.5 發展歷程 10
    1.6 應用現狀 13
    1.7 閱讀材料 16
    習題 19
    參考文獻 20
    休息一會兒 22


    第2章 模型評估與選擇  23
    2.1 經驗誤差與過擬合  23
    2.2 評估方法  24
    2.2.1 留出法  25
    2.2.2 交叉驗證法  26......
    內容虛線

    內容簡介

    size="789x11"

    機器學習是計算機科學與人工智能的重要分支領域. 本書作為該領域的入門教材,在內容上盡可能涵蓋機器學習基礎知識的各方面. 全書共16 章,大致分為3 個部分:1 部分(1~3 章)介紹機器學習的基礎知識;第2 部分(第4~10 章)討論一些經典而常用的機器學習方法(決策樹、神經網絡、支持向量機、貝葉斯分類器、集成學習、聚類、降維與度量學習);第3 部分11~16 章)為進階知識,內容涉及特征選擇與稀疏學習、計算學習理論、半監督學習、概率圖模型、規則學習以及強化學習等. 每章都附有習題並介紹了相關閱讀材料,以便有興趣的讀者進一步鑽研探索。

    本書可作為高等院校計算機、自動化及相關專業的本科生或研究生教材,也可供對機器學習感興趣的研究人員和工程技術人員閱讀參考。

    作者簡介

    周志華 著 著

    size="43x26"

    周志華,南京大學計算機繫教授,ACM傑出科學家,IEEE Fellow, IAPR Fellow, IET/IEE Fellow, 中國計算機學會會士。

    摘要



    書中除章外, 每章都給出了十道習題. 有的習題是幫助讀者鞏固本章學習, 有的是為了引導讀者擴展相關知識. 一學期的一般課程

    可使用這些習題, 再輔以兩到三個針對具體數據集的大作業. 帶星號的習題則有相當難度, 有些並無現成答案, 謹供富有進取心的讀者

    啟發思考.

     

    本書在內容上盡可能涵蓋機器學習基礎知識的各方面, 但作為機器學習入門讀物且因授課時間的考慮, 很多重要、前沿的材料未能覆蓋,

    即便覆蓋到的部分也僅是管中窺豹, 更多的內容留待讀者在進階課程中學習. 為便於有興趣的讀者進一步鑽研探索, 本書每章均介紹了

    一些閱讀材料, 謹供讀者參考.

     

    筆者以為, 對學科相關的重要人物和事件有一定了解, 將會增進讀者對該學科的......

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