楼主: 虎虎856
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[其他] 【电子书免费下载】《机器学习导论》(原书第2版)高清PDF下载 [推广有奖]

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虎虎856 在职认证  发表于 2018-1-11 18:10:41 |显示全部楼层

【电子书免费下载】《机器学习导论》(原书第2版)高清PDF下载



作者: [土耳其] EthemAlpaydin
原作名: Introduction to Machine Learning
译者: 范明 / 昝红英 / 牛常勇
出版年: 2014-4

机器学习导论.jpg



内容简介

全面讨论机器学习方法和技术,层次合理、叙述清晰、难度适中。

涵盖了经典的机器学习算法和理论,同时补充了近年来新出现的机器学习方法。

最佳的机器学习入门教材。

《机器学习导论(原书第2版)》讨论了机器学习在统计学、模式识别、神经网络、人工智能、信号处理等不同领域的应用,其中涵盖了监督学习、贝叶斯决策理论、参数方法、多元方法、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以及增强学习。

《机器学习导论(原书第2版)》可供完成计算机程序设计、概率论、微积分和线性代数课程的高年级本科生和研究生使用,也可供对机器学习感兴趣的工程技术人员参考。



作者介绍

Ethem Alpaydin,土耳其伊斯坦布尔博阿齐奇大学(Bogazi?iUniversity)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。



目录
Introduction to Machine Learning,SecondEdition
出版者的话
中文版序
译者序
前言
致谢
关于第2版
符号表
第1章 绪论
第2章 监督学习
第3章 贝叶斯决策定理
第4章 参数方法
第5章 多元方法
第6章 维度归约
第7章 聚类
第8章 非参数方法
第9章 决策树
第10章 线性判别式
第11章 多层感知器
第12章 局部模型
第13章 核机器
第14章 贝叶斯估计
第15章 隐马尔可夫模型
第16章 图方法
第17章 组合多学习器
第18章 增强学习
第19章 机器学习实验的设计与分析
附录A 概率论
索引


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机器学习导论 原书 第2版.rar (60.44 MB)



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军旗飞扬 发表于 2018-1-11 22:18:45 |显示全部楼层
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heiyaodai 发表于 2018-1-11 23:02:25 |显示全部楼层
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huhuhuhu 发表于 2018-1-12 08:41:39 |显示全部楼层
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Tony2o16 发表于 2018-1-12 08:48:48 |显示全部楼层
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心越孤 发表于 2018-1-12 09:13:04 |显示全部楼层

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xiaoluobo1 发表于 2018-1-13 09:58:14 |显示全部楼层
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gzgysr 发表于 2018-1-15 09:40:15 |显示全部楼层
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buxuehaobugai 发表于 2018-1-15 19:39:38 |显示全部楼层
henbang,赞一个
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lhf8059 发表于 2018-1-17 08:38:44 |显示全部楼层
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