机器学习

发布时间: 2021-04-15
[美] 米歇尔(Mitchell T.M.) 著,曾华军 等 译
[美] 米歇尔(Mitchell T.M.) 著,曾华军 等 译


Tom M.Mitchell,是卡内基梅隆大学的教授,讲授“机器学习”等多门课程;美国人工智能协会(AAAL)的主席;美国《Machine Learning》杂志、国际机器学习年度会议(ICML)的创始人;多种技术杂志的撰稿人,曾发表过许多文章,出版过多本专著,是机器学习领域的知名学者。
《机器学习/计算机科学丛书》展示了机器学习中核心的算法和理论,并阐明了算法的运行过程。综合了许多的研究成果,例如统计学、人工智能、哲学、信息论、生物学、认知科学、计算复杂性和控制论等,并以此来理解问题的背景、算法和其中的隐含假定。


目录

1.1 学习问题的标准描述
1.2 设计一个学习系统
1.2.1 选择训练经验
1.2.2 选择目标函数
1.2.3 选择目标函数的表示
1.2.4 选择函数逼近算法
1.2.5 最终设计
1.3 机器学习的一些观点和问题
1.4 如何阅读本书
1.5 …………

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