機器學習

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編輯推薦(當當)

    

編輯推薦(卓越)

    如何讓計算機隨著經驗的積累自動提高性能?這就是機器學習的目的。《機器學習》展示了機器學習中核心的算法和理論,并闡明了算法的運行過程。《機器學習》綜合了許多的研究成果,例如統計學、人工智能、哲學、信息論、生物學、認知科學、計算復雜性和控制論等,并以此來理解問題的背景、算法和其中的隱含假定。

目錄

譯者序
前言
第1章 引言
第2章 概念學習和一般到特殊序
第3章 決策樹學習
第4章 人工神經網絡
第5章 評估假設
第6章 貝葉斯學習
第7章 計算機學習理論
第8章 基于實例的學習
第9章 遺傳算法
第11章 分析學習
第12章 歸納和分析學習的結合
第13章 增強學習

內容提要(2688)

    本書展示了機器學習中核心的算法和理論,并闡明了算法的運行過程。本書綜合了許多的研究成果,例如統計學、人工智能、哲學、信息論、生物學、認知科學、計算復雜性和控制論等,并以此來理解問題的背景、算法和其中的隱含假定。本書可作為計算機專業本科生、研究生教材,也可作為相關領域研究人員、教師的參考書。

書摘(卓越)

第1章 引言
自從計算機問世以來,人們就想知道它們能不能自我學習。如果我們理解了計算機學習的內在機制,即怎樣使它們根據經驗來自動提高,那么影響將是空前的。想像一下,在未來,計算機能從醫療記錄中學習,獲取治療新疾病最有效的方法;住宅管理系統分析住戶的用電模式,以降低能源消耗;個人軟件助理跟蹤用戶的興趣,并為其選擇最感興趣的在線早間新聞。對計算機學習的成功理解將開辟出許多全新的應用領域,并使其計算能力和可定制性上升到新的層次。同時,透徹理解機器學習的信息處理算法,也會有助于更好地理解人類的學習能力(及缺陷)。
目前,我們還不知道怎樣使計算機具備和人類一樣強大的學習能力。然而,一些針對特定學習任務的算法已經產生。關于學習的理論認識已開始逐步形成。人們開發出很多實踐性的計算機程序來實現不同類型的學習,一些商業化的應用也已經出現。例如,對于語音識別這樣的課題,迄今為止,基于機器學習的算法明顯勝過其他的方法。在數據挖掘領域,機器學習算法理所當然地得到應用,從包含設備維護記錄、借貸申請、金融交易、醫療記錄等信息的大型數據庫中發現有價值的信息。隨著對計算機認識的日益成熟,機器學習必將在計算機科學和技術中扮演越來越重要的角色!
我們可以通過一些專項成果看到機器學習這門技術的現狀:計算機已經能夠成功地識別人類的講話(Waibel 1989,Lee l989);預測肺炎患者的康復率(Cooper et al.1997);檢測信用卡的欺詐;在高速公路上自動駕駛汽車(Pomerleau 1989);以接近人類世界冠軍的水平對弈西洋雙陸棋(Tesauro 1992,1995)。
……

作者簡介(當當)

    Tom M.Mitchell是卡內基梅隆大學的教授,講授“機器學習”等多門課程;美國人工智能協會(AAAL)的主席;美國《Machine Learning》雜志、國際機器學習年度會議(ICML)的創始人;多種技術雜志的撰稿人,曾發表過許多文章,出版過多本專著,是機器學習領域的著名學者。

是本教材 發表于 2008-1-15 10:42:15
個人評分: 心情指數: 受益匪淺 閱讀場所:沙發 辦公室 圖書館 

very good