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机器学习导论(原书第2版).[土耳其]Ethem Alpaydin(带详细书签)

2017-12-09 上传大小:76.88MB
本书对机器学习的定义和应用实例进行了介绍,涵盖了监督学习、贝叶斯决策理论、参数方法、多元方法、维度归约、聚类、非参数方法、决策树、线性判别式、多层感知器、局部模型、隐马尔可夫模型、分类算法评估和比较、组合多学习器以及增强学习等。最新的第2版增加了三章内容,分别是核机器、图模型、贝叶斯估计,扩展了统计测试的内容,教学案例可以从本书配套网站下载。

机器学习的目标是对计算机编程,以便使用样本数据或以往的经验来解决给定的问题。机器学习已经有许多成功应用,包括分析以往销售数据来预测客户行为,优化机器人的行为以便使用最少的资源来
完成任务,以及从生物信息数据中提取知识的各种系统。本书是关于机器学习这一主题内容全面的教科书,涵盖了通常在机器学习导论中并不包括的广泛题材。为了对机器学习问题和解进行统一的论述,本书讨论了源自不同领域的多种方法,包括统计学、模式识别、神经网络、人工智能、信号处理、控制和数据挖掘。书中对所有学习算法都进行了解释,以便读者可以轻易地将书中的公式转变为计算机程序。本书可用作高年级本科生或硕士研究生的教材,也可作为关注机器学习方法应用的专业人员的参考书。

第2版新增内容
各章都进行了改写和更新,新增了核机器(第13章)、贝叶斯估计(第14章)和图模型(第16章)内容。
在机器学习实验的设计和分析一章(第19章)中扩展了统计检验的内容。
在本书配套网站(http://www.cmpe.boun.edu.tr/~ethem/i2ml2e/)上提供了PPT、勘误等。
增加了一些习题。

作者简介
Ethem Alpaydin 土耳其伊斯坦布尔博阿齐奇大学(Bogazi?i University)计算机工程系教授。他于1990年在瑞士洛桑联邦理工学院获博士学位,1991年在加州大学伯克利分校国际计算机研究所(ICS, UC Berkeley)做博士后工作;之后作为访问学者,先后在美国麻省理工学院、加州大学伯克利分校国际计算机研究所、瑞士戴尔莫尔感知人工智能研究所(IDIAP)从事研究工作。他是土耳其科学院院士,IEEE高级会员,牛津大学出版社《The Computer Journal》杂志编委和Elsevier出版社《Pattern Recognition》杂志副主编。
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