Машиное обучение серии компьютерных наук Мишель Мишель Мишель и решающая битва в индустрии машин Решающей эры больших данных, которые ИТ -специалисты должны читать основной алгоритм и теорию в машинном обучении
Вес товара: ~0.7 кг. Указан усредненный вес, который может отличаться от фактического. Не включен в цену, оплачивается при получении.
Описание товара
Основная информация
Название: машинное обучение;
Цена: 35,00 Юань
Автор: (MEI) Том;
Пресса: Machinery Industry Press
Дата публикации: 2008-03-01
ISBN: 978711109938
Количество слов:
Номер страницы:
Издание: 1
Переплет: мягкая обложка
Открыто: 16
Товарный вес:
Выбор редактора
Нажмите, чтобы просмотреть: Замечательная рекомендация: Характеристики Java Core Technology Volume II (9 -е издание&Middot;Это цель машинного обучения.Эта книга показывают основные алгоритмы и теории в машинном обучении и разъясняют работу алгоритма.Эта книга объединяет многие результаты исследований, такие как статистика, искусственный интеллект, философия, теория информации, биология, когнитивная наука, сложность вычислений, теория контроля и т. Д. Предполагается.
Каталог
Издатель
Экспертный комитет
Переводчик
Предисловие
Введение
1.1 Стандартное описание проблем обучения
1.2 Разработка системы обучения
1.2.1 Выберите опыт обучения
1.2.2 Выберите целевую функцию
1.2.3 Выберите представление целевой функции
1.2.4 Выберите алгоритм аппроксимации функции
1.2.5 Окончательный дизайн
1.3 Некоторые точки зрения и проблемы машинного обучения
1.4 Как прочитать эту книгу
1.5 Сводка и пополнение
упражнение
Глава концепция обучения и общая последовательность
2.1 Введение
2.2 Задача для обучения концепции
2.2.1 Определение частоты
2.2.2 Сводные предположения об обучении
2.3 Обучение как концепция поиска
2.4 Find-S: Найдите особую гипотезу
2.5 Алгоритм устранения трансформатора и кандидата
2.5.1 представляет
2.5.2 Список для устранения алгоритмов
2.5.3. Более краткое представление варианта пространства
2.5.4 Устранение алгоритма обучения.
2.5.5 Пример алгоритма
2.6
2.6.1. Удаляет ли кандидат алгоритм, чтобы сходиться к правильному предположению
2.6.2 Какие образцы обучения нужны для следующего шага
2.6.3 Как использовать концепцию не обучения
2.7 Индукционный смещение
2.7.1. Частичное место предположения
2.7.2 Объединенное обучающее устройство
2.7.3 Неожиданное объективное обучение
2.8 Сводка и пополнение
упражнение
Глава 3 Изучение дерева решений
3.1 Введение
3.2 Решение дерева решений
3.3 Заявление о применении обучения дерева принятия решений
3.4 Основной алгоритм обучения дерева решений
3.4.1 Какой атрибут является атрибутом классификации
3.4.2 Пример
3.5 Поиск пространства предположения в обучении дерева исследования
3.6 Индуктивное смещение обучения дерева решений
3.6.1 Ограниченное смещение и предпочтительный предвзятость
3.6.2 Почему краткое предположение предпочтительнее
3.7 Общие проблемы обучения дерева решений
3.7.1 Избегайте данных переживания
3.7.2 Атрибут слияния непрерывного значения
3.7.3 Другие стандарты измерения для выбора атрибутов
3.7.4 ОБУЧЕНИЯ ОБРАЗОВАНИЯ, НЕДОРОЖНЫЕ ЗНАЧЕНИЯ
3.7.5 Атрибуты процесса различных затрат
3.8 Сводка и пополнение
упражнение
Глава 4 Искусственная нейронная сеть
4.1 Введение
4.2 Представление нейронной сети
4.3 Подходит для обучения нейронной сети
4.4 Восприятие
4.4.1 Способность восприятия
4.4.2 Правила обучения восприятию
4.4.3 Уменьшение градиента и правило дельты
4.4.4 Резюме
……
Глава 5 Предположение о оценке
Глава 6 Изучение Байеса
Глава 7 Теория обучения расчета
Глава 8 Обучение на основе примеров
Глава 9 Генетический алгоритм
Глава главы Обеспокат
Глава 1 Проанализируйте это XI
Глава 2 Комбинация индукции и анализа обучения
Глава 3 Улучшенное обучение
Краткое содержание
Эта книга показывают основные алгоритмы и теории в машинном обучении и разъясняют работу алгоритма.Эта книга объединяет многие результаты исследований, такие как статистика, искусственный интеллект, философия, теория информации, биология, когнитивная наука, сложность вычислений, теория контроля и т. Д. Предполагается.Эта книга может использоваться в качестве компьютерного профессионала и учебников для выпускников, а также может использоваться в качестве справочника для исследователей и учителей в соответствующих областях.
Детали должны быть дополнены. Наш магазин уполномочивает дилеров для крупных домашних издателей обеспечить подлинную версию. Вы можете быть уверены, чтобы купить ее!об авторе
Том М. Митчелл, профессор Университета Карнеги -Меллона, преподавал&Ldquo; машинное обучение&Rdquo; Многие монографии являются учеными в области машинного обучения.