机器学习是对改进计算机算法的研究通过经验自动完成。
本书提供了对字段。它是为高级本科生和研究生写的学生,以及该领域的开发人员和研究人员。之前没有假设具有人工智能或统计学背景。
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机器学习课程使用这本书加上补充读物,于2011年讲授(包括视频讲座、在线幻灯片、家庭作业、考试)
软件和数据文中进行了讨论。
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章节大纲:
- 1.简介
- 2.概念学习和从一般到具体的排序
- 3.决策树学习
- 4.人工神经网络
- 5.评估假设
- 6.贝叶斯学习
- 7.计算学习理论
- 8.基于实例的学习
- 9.遗传算法
- 10.学习规则集
- 11.分析学习
- 12.归纳与分析学习相结合
- 13.强化学习
414页。印尼盾0070428077