机器学习
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图灵程序设计丛书

机器学习

Peter Flach (作者) 段菲 (译者)
被誉为内容最全面的机器学习教材,Machine Learning期刊主编力作


“本书写作思路清楚,逻辑性强。作者首先介绍了机器学习的基础知识,然后提供了大量有价值的结论、对若干机器学习技术性能的洞见,以及许多核心算法的高层伪代码,巧妙地引领读者循序渐进地学习。”

——Fernando Berzal,Computing Reviews

亚马逊读者评论

“本书条理清晰,对机器学习技术的核心要素进行了全面的论述。作者首先从宏观角度审视机器学习,然后由面到点,深入阐释了各项技术的具体细节。如果你是机器学习领域的专业人士或学生,阅读本书可以帮助你巩固所学的知识。我向所有想认真研究机器学习的人强烈推荐本书!”

“本书抽象、系统地阐述了机器学习的方方面面,让读者能够深入理解常用机器学习技术的原理。这是攻略和实用手册类图书所做不到的。”

“这本书太棒了!我一个月前买来自学,每一页读起来都很愉悦。”

本书是迄今市面上内容最为全面的机器学习教材之一,书中汇集了所有用于理解、挖掘和分析数据的先进方法,并且通过数百个精选实例和解说性插图,直观而准确地阐释了这些方法背后的原理,内容涵盖了机器学习的构成要素和机器学习任务、逻辑模型、几何模型、统计模型,以及矩阵分解、ROC分析等时下热点话题。

本书不仅内容丰富,而且图文并茂,无论是新手还是有经验的读者都能从中获益。
纸质书
¥62.41 ¥79.00

出版信息

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目录

推荐序 阅读
阅读
绪论 机器学习概述 阅读
第1章 机器学习的构成要素
第2章 两类分类及相关任务
第3章 超越两类分类
第4章 概念学习 
第5章 树模型
第6章 规则模型
第7章 线性模型
第8章 基于距离的模型
第9章 概率模型 
第10章 特征 
第11章 模型的集成
第12章 机器学习的实验
后记 路在何方
记忆要点
参考文献

作者介绍

Peter Flach 布里斯托大学人工智能教授,拥有20多年的机器学习教研经验。在高度结构化的数据挖掘以及通过ROC分析来评估和改进机器学习模型方面,Flach是国际领先的研究人员。他还是Machine Learning期刊总编。曾担任2009年ACM知识发现与数据挖掘国际会议、2012年欧洲机器学习与数据挖掘国际会议的程序委员会共同主席。另著有Simply Logical: Intelligent Reasoning by Example。

段菲 工学博士,英特尔(中国)研究中心研究员,研究方向为机器学习与计算机视觉。

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    Huis  发表于 2016-07-07 23:17:15
    推荐
  • 这本书为什么没刮刮卡兑换的了?这本书上可兑换区没几天就下了。。。而且你们的刮刮卡兑换的图书越来越少了。。。为啥?越来越没诚意了。。。刮刮卡这样下去没啥意思了
    7472741  发表于 2015-12-30 16:37:54
    推荐
    • 样书库存有限,加之这本书被关注较多,所以暂无法兑换。我们已经申请再调样书,今后也会在重印时考虑加印样书。

      傅志红  发表于 2015-12-31 08:58:35
  • 坐等电子版
    light_ttt  发表于 2016-12-07 15:36:35
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  • 求电子版
    wenkailiu  发表于 2017-05-01 00:39:37
    推荐
  • 在国外买不到纸质版,期待电子版的发行。
    chenzhekl  发表于 2015-12-16 13:46:34
    推荐
    • 图灵没有电子版权,所以还是选购纸质书吧~

      岳新欣  发表于 2015-12-16 13:59:42
  • 跪求电子版
    Taipa  发表于 2016-03-24 19:19:27
    推荐
    • 图灵没有电子版权~

      岳新欣  发表于 2016-03-25 08:47:16
    • 可惜,可惜,可惜阿

      Taipa  发表于 2016-03-25 20:25:52
  • 电子版是没办法了是吗?
    竞天问  发表于 2016-08-03 17:24:25
    推荐
    • 图灵没有电子版权~

      岳新欣  发表于 2016-08-04 08:35:08
  • http://www.amazon.com/Learning-From-Data-Yaser-Abu-Mostafa/dp/1600490069/ 这本书可以引进?
    yjinglee  发表于 2014-04-13 17:49:05
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