书籍 机器学习基础教程的封面

机器学习基础教程

(英)Simon Rogers,

出版时间

2013-12-31

ISBN

9787111407027

评分

★★★★★

标签

算法

书籍介绍

本书是一本机器学习入门教程,包含了数学和统计学的核心技术,用于帮助理解一些常用的机器学习算法。书中展示的算法涵盖了机器学习的各个重要领域:分类、聚类和投影。本书对一小部分算法进行了详细描述和推导,而不是简单地将大量算法罗列出来。

本书通过大量的MATLAB/Octave脚本将算法和概念由抽象的等式转化为解决实际问题的工具,利用它们读者可以重新绘制书中的插图,并研究如何改变模型说明和参数取值。

本书特色

介绍机器学习技术及应用的主要算法和思想。

为读者进一步探索机器学习领域中的特定方向提供起点。

不需要太多的数学知识,穿插在文中的注解框提供相应的数学解释。

每章末均包含练习。

目录
出版者的话
译者序
前言
第1章 线性建模:最小二乘法1
1.1 线性建模1

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用户评论
没有看完啊
这难度,读着想哭,等sta4002,4003都写完了再来拜读也不迟,真是,工科书写sta就只会摆矩阵么(╥﹏╥)cluster神马的明明之前学过在这里就都看不懂了,还有被噎死什么的,还是说有mcmc么怎么没看见...真•太痛苦
公式推导已经很详细了,但我……???
除了翻译,原版写得极好,说是基础,也仅仅是数学推导都给出来了而已。
还行
读到第四章,实在是顶不住了。还是老老实实看瓜书吧😂
数学太差劲了么,公式推导真是没怎么看懂
翻译有的地方真的很生硬,像是英语专业的人翻译的,55页解释无偏性的地方意思是不是完全反掉了。我要找个博士问问看吗~~~再吐槽几句,有的推导是很细致到啰嗦,但是符号标记实在有点不习惯,比如条件分布和国内教材不同。英语好的同学直接看英文版吧~
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