機器學習導論
作 者: (土)埃塞姆·阿培丁(Ethem Alpaydin) 著;範明 譯
定 價: 79
出?版?社: 機械工業出版社
出版日期: 2016年01月01日
頁 數: 356
裝 幀: 平裝
ISBN: 9787111521945
內容簡介
本書是關於機器學習這一主題內容全面的教科書,涵蓋了通常在機器學習導論中並不包括的廣泛題材。對機器學習的定義和應用實例進行了介紹,涵蓋了監督學習、貝葉斯決策理論、參數方方法、維度歸約、聚類、非參數方法、決策樹、線性判別式、多層感知器、局部模型、核機器、圖方法、隱馬爾可夫模型、貝葉斯估計、組合多學習器、增強學習以及機器學習實驗的設計與分析等。
(土)埃塞姆·阿培丁(Ethem Alpaydin) 著;範明 譯
埃塞姆·阿培丁(Ethem Alpaydin)土耳其伊斯坦布爾博阿齊奇大學計算機工程繫的教授。於1990年在洛桑聯邦理工學院獲博士學位,先後在美國麻省理工學院和伯克利大學工作和進行博士後研究。Ethem博士主要從事機器學習方面的研究,是劍橋大學《The Computer Journal》雜志編委和EIsevier《Pattern Recognition》志的副主編。2001年和2002年,Ethem博士先後獲得土耳其科學院青年科學家獎和土耳其科學與技術研究委員會科學獎。
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