机器学习

机器学习

作者:[美] Tom M. Mitchell

出版社:机械工业出版社

出版年:2008-3

评分:8.3

ISBN:9787111109938

所属分类:行业好书

书刊介绍

内容简介

Tom M. Mitchell,卡内基梅隆大学的教授,讲授机器学习等多门课程;美国人工智能协会(AAAL)的主席;美国 Machine Learning 杂志、国际机器学习年度会议(ICML)的创始人。

作品目录

译者序
前言
第1章 引言
第2章 概念学习和一般到特殊序
第3章 决策树学习
第4章 人工神经网络
第5章 评估假设
第6章 贝叶斯学习
第7章 计算学习理论
第8章 基于实例的学习
第9章 遗传算法
第10章 学习规则集合
第11章 分析学习
第12章 归纳和分析学习的结合
第13章 增强学习
附录 符号约定
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作者简介

Tom M. Mitchell,卡内基梅隆大学的教授,讲授机器学习等多门课程;美国人工智能协会(AAAL)的主席;美国 Machine Learning 杂志、国际机器学习年度会议(ICML)的创始人。

精彩摘录

Theinductivelearninghypothesis.Anyhypothesisfoundtoapproximatethetargetfunctionwelloverasufficientlylargesetoftrainingexampleswillalsoapproximatethetargetfunctionwelloverotherunobservedexamples

——引自章节:ConceptLearningandTheGener


Weshallseethatmostcurrenttheoryofmachinelearningrestsonthecrucialassumptionthatthedistributionoftrainingexamplesisidenticaltothedistributionoftestexamples.Conceptlearning.Inferringaboolean-valuedfunctionfromtrainingexamplesofitsinputandoutput.

——引自章节:ConceptLearningandTheGener

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