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英文原版书籍<Big Data Fundamentals: Concepts, Drivers, and Techniques>
ch1:Understanding Big Data
3 pages
《机器学习导论》2nd Edition ---(土耳其)Ethem Alpaydin 著 范明 昝(zan)红英 牛常勇译 ----机械Press-2014.3
机器学习是计算机科学发展最快的领域之一。每年都看到新的应用,且学习算法的理论也发展很快。
Machine Learning is one of the fastest developing fields in computer science. Every year, we are seeing new applications, and the theory of learning algorithms is also developing very fast.
机器学习只是在近20余年最终成为一个学科分支。
机器学习是从已知实例中自动发现规律,建立对未知实例的预测模型;根据经验不断提高,不断改进预测性能。
本书涵盖: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。
(来自统计学、模式识别、神经网络、人工智能、信号处理、控制和数据挖掘等不同领域的机器学习问题和学习方法进行统一论述)
本书还全面介绍了机器学习实验的设计与分析。
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当人们不能直接编写计算机程序解决给定的问题时,而是需要借助于实例数据或经验时,就需要学习。
(如语音识别:解决性别、年龄、口音的差异)
(如需要一个能够自动适应环境的通用系统,而不是为每个特定的环境编写一个不同的程序)
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