机器学习
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编辑推荐(卓越)
如何让计算机随着经验的积累自动提高性能?这就是机器学习的目的。《机器学习》展示了机器学习中核心的算法和理论,并阐明了算法的运行过程。《机器学习》综合了许多的研究成果,例如统计学、人工智能、哲学、信息论、生物学、认知科学、计算复杂性和控制论等,并以此来理解问题的背景、算法和其中的隐含假定。
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 计算机学习理论
第8章 基于实例的学习
第9章 遗传算法
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
内容提要(2688)
本书展示了机器学习中核心的算法和理论,并阐明了算法的运行过程。本书综合了许多的研究成果,例如统计学、人工智能、哲学、信息论、生物学、认知科学、计算复杂性和控制论等,并以此来理解问题的背景、算法和其中的隐含假定。本书可作为计算机专业本科生、研究生教材,也可作为相关领域研究人员、教师的参考书。
书摘(卓越)
第1章 引言
自从计算机问世以来,人们就想知道它们能不能自我学习。如果我们理解了计算机学习的内在机制,即怎样使它们根据经验来自动提高,那么影响将是空前的。想像一下,在未来,计算机能从医疗记录中学习,获取治疗新疾病最有效的方法;住宅管理系统分析住户的用电模式,以降低能源消耗;个人软件助理跟踪用户的兴趣,并为其选择最感兴趣的在线早间新闻。对计算机学习的成功理解将开辟出许多全新的应用领域,并使其计算能力和可定制性上升到新的层次。同时,透彻理解机器学习的信息处理算法,也会有助于更好地理解人类的学习能力(及缺陷)。
目前,我们还不知道怎样使计算机具备和人类一样强大的学习能力。然而,一些针对特定学习任务的算法已经产生。关于学习的理论认识已开始逐步形成。人们开发出很多实践性的计算机程序来实现不同类型的学习,一些商业化的应用也已经出现。例如,对于语音识别这样的课题,迄今为止,基于机器学习的算法明显胜过其他的方法。在数据挖掘领域,机器学习算法理所当然地得到应用,从包含设备维护记录、借贷申请、金融交易、医疗记录等信息的大型数据库中发现有价值的信息。随着对计算机认识的日益成熟,机器学习必将在计算机科学和技术中扮演越来越重要的角色!
我们可以通过一些专项成果看到机器学习这门技术的现状:计算机已经能够成功地识别人类的讲话(Waibel 1989,Lee l989);预测肺炎患者的康复率(Cooper et al.1997);检测信用卡的欺诈;在高速公路上自动驾驶汽车(Pomerleau 1989);以接近人类世界冠军的水平对弈西洋双陆棋(Tesauro 1992,1995)。
……
作者简介(当当)
Tom M.Mitchell是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;多种技术杂志的撰稿人,曾发表过许多文章,出版过多本专著,是机器学习领域的著名学者。
是本教材 发表于 2008-1-15 10:42:15
个人评分: 心情指数: 受益匪浅 阅读场所:沙发 办公室 图书馆
very good
