資料介紹
本文檔的主要內容詳細介紹的是機器學習教程之機器學習導論的詳細電子教材免費下載
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。參數方法、多元方法、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、隱馬爾可夫模型。分類算法評估和比較,組合多學習器以及增強學習等。
機器學習的目標是對計算機編程,以便使用樣本數據或以往的經驗來解決給定的問題。已經有許多機器學習的成功應用,包括分析以往銷售數據來預測客戶行為,人臉識別或語音識別,優化機器人行為以便使用最少的資源來完成任務,以及從生物信息數據中提取知識的各種系統。為了對機器學習問題和解進行統一的論述,《機器學習導論》討論了機器學習在統計學、模式識別、神經網絡。人工智能。信號處理、控制和數據挖掘等不同領域的應用。對所有學習算法都進行了解釋,以便讀者可以容易地將書中的公式轉變為計算機程序。《機器學習導論》可作為高等院校計算機相關專業高年級本科生和研究生的教材,也可供研究機器學習方法的技術人員參考。
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