Name: 机器学习精讲
ISBN: 9787115518538

作者: [加] 安德烈·布可夫
出版社: 人民邮电出版社
出品方: 异步图书
原作名: The Hundred-Page Machine Learning Book
译者: 韩江雷
出版年: 2020-1-1
页数: 196
定价: 69.00元
装帧: 平装
ISBN: 9787115518538

豆瓣评分

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11人评价

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评价:

内容简介 · · · · · ·

本书用简短的篇幅、精炼的语言，讲授机器学习领域必备的知识和技能。全书共11章和一个术语表，依次介绍了机器学习的基本概念、符号和定义、算法、基本实践方法、神经网络和深度学习、问题与解决方案、进阶操作、非监督学习以及其他学习方式等，涵盖了监督学习和非监督学习、支持向量机、神经网络、集成学习、梯度下降、聚类分析、维度降低、自编码器、迁移学习、强化学习、特征工程、超参数调试等众多核心概念和方法。全书最后给出了一个较为详尽的术语表。

本书能够帮助读者了解机器学习是如何工作的，为进一步理解该领域的复杂问题和进行深入研究打好基础。本书适合想要学习和掌握机器学习的软件从业人员、想要运用机器学习技术的数据科学家阅读，也适合想要了解机器学习的一般读者参考。

作者简介 · · · · · ·

安德烈·布可夫（Andriy Burkov）是一位机器学习专家，目前居住于加拿大魁北克省。他拥有人工智能博士学位，尤其擅长自然语言处理技术。目前，他是高德纳（Gartner）咨询公司机器学习开发团队的主管。该团队的主要工作是，使用浅层和深度学习技术，开发可用于生产环境的、先进的多语言文字抽取和标准化系统。

目录 · · · · · ·

第1章　绪论1
1．1 什么是机器学习1
1．2 不同类型的学习1
1．3 监督学习是如何工作的4
1．4 为什么模型可以应用于新数据9
第2章符号和定义10
· · · · · · (更多)

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短评 · · · · · · ( 全部 7 条 )

机器学习精讲的书评 · · · · · · ( 全部 4 条 )

热门只看本版本的评论

vancexu 2020-11-16 16:15:23 未知出版社2019版

Great book for newbie

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S.Z 2019-09-09 14:35:12 未知出版社2019版

Study Notes

这篇书评可能有关键情节透露

简单的一些笔记，如有错误欢迎指正 “机器学习”这个概念其实有些误导：机器不能学习。而且机器学习的目标“仅仅”是基于训练样本尽可能对训练集外的“大多数”样本作出正确的预测，而且，训练集外用于预测的样本于训练时使用的样本应该是“有着类似的统计分布特征”（可惜在实... (展开)

0回应

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