Machine Learning Mitchell 1997.: Unterschied zwischen den Versionen

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WERKINFORMATION

Machine Learning is the study of computer algorithms that improve automatically through experience. This book provides a single source introduction to the field. It is written for advanced undergraduate and graduate students, and for developers and researchers in the field. No prior background in artificial intelligence or statistics is assumed. Sprache des Werks: English. Version: 1.

Machine Learning . McGraw Hill
Mitchell-Tom
1997/03/01
Fair use Published on author's HP
Monographie

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101 Mathematik

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Das Buch - Archivversion

Zusätzliches Kapitel Schätzung von Wahrscheinlichkeiten: MLE und MAP

Zusätzliches Kapitel Generative und diskriminative Klassifikatoren: Naive Bayes und logistische Regression

Zusätzliches Kapitel Key Ideas in Machine Learning

Kurs über maschinelles Lernen mit diesem Buch und zusätzlicher Lektüre aus dem Jahr 2011 (einschließlich Videovorlesungen, Online-Folien, Hausaufgaben und Prüfungen)

Software und Daten, die im Text besprochen werden.

Errata für die erste und zweite Auflage

Über den Autor.

Rezensionen zu diesem Buch.

Kapitel

1. Introduction

2. Concept Learning and the General-to-Specific Ordering

3. Decision Tree Learning

4. Artificial Neural Networks

5. Evaluating Hypotheses

6. Bayesian Learning

7. Computational Learning Theory

8. Instance-Based Learning

9. Genetic Algorithms

10. Learning Sets of Rules

11. Analytical Learning

12. Combining Inductive and Analytical Learning

13. Reinforcement Learning

414 pages. ISBN 0070428077

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Endnoten

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 |Sprache=English
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+:Zusätzliches Kapitel [http://www.cs.cmu.edu/~tom/mlbook/Joint_MLE_MAP.pdf Schätzung von Wahrscheinlichkeiten: MLE und MAP]
+:Zusätzliches Kapitel [http://www.cs.cmu.edu/~tom/mlbook/NBayesLogReg.pdf Generative und diskriminative Klassifikatoren: Naive Bayes und logistische Regression]
+:Zusätzliches Kapitel [http://www.cs.cmu.edu/~tom/mlbook/keyIdeas.pdf Key Ideas in Machine Learning]
+[http://www.cs.cmu.edu/~tom/10701_sp11/lectures.shtml Kurs über maschinelles Lernen] mit diesem Buch und zusätzlicher Lektüre aus dem Jahr 2011 (einschließlich Videovorlesungen, Online-Folien, Hausaufgaben und Prüfungen)
+:[http://www.cs.cmu.edu/afs/cs.cmu.edu/user/mitchell/ftp/ml-examples.html Software und Daten], die im Text besprochen werden.
+:[http://www.cs.cmu.edu/~tom/ml-errata.pdf Errata für die erste und zweite Auflage]
+:[http://www.cs.cmu.edu/~tom Über den Autor.]
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+==Kapitel==
+:1. Introduction
+:2. Concept Learning and the General-to-Specific Ordering
+:3. Decision Tree Learning
+:4. Artificial Neural Networks
+:5. Evaluating Hypotheses
+:6. Bayesian Learning
+:7. Computational Learning Theory
+:8. Instance-Based Learning
+:9. Genetic Algorithms
+:10. Learning Sets of Rules
+:11. Analytical Learning
+:12. Combining Inductive and Analytical Learning
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+pages. ISBN 0070428077
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