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本文檔的主要內容詳細介紹的是機器學習教程之機器學習導論的詳細電子教材免費下載
對機器學習的定義和應用實例進行了介紹，涵蓋了監(jiān)督學習。貝葉斯決策理論。參數(shù)方法、多元方法、維度歸約、聚類、非參數(shù)方法、決策樹。線性判別式、多層感知器，局部模型、隱馬爾可夫模型。分類算法評估和比較，組合多學習器以及增強學習等。
機器學習的目標是對計算機編程，以便使用樣本數(shù)據(jù)或以往的經(jīng)驗來解決給定的問題。已經(jīng)有許多機器學習的成功應用，包括分析以往銷售數(shù)據(jù)來預測客戶行為，人臉識別或語音識別，優(yōu)化機器人行為以便使用最少的資源來完成任務，以及從生物信息數(shù)據(jù)中提取知識的各種系統(tǒng)。為了對機器學習問題和解進行統(tǒng)一的論述，《機器學習導論》討論了機器學習在統(tǒng)計學、模式識別、神經(jīng)網(wǎng)絡。人工智能。信號處理、控制和數(shù)據(jù)挖掘等不同領域的應用。對所有學習算法都進行了解釋，以便讀者可以容易地將書中的公式轉變?yōu)橛嬎銠C程序?！稒C器學習導論》可作為高等院校計算機相關專業(yè)高年級本科生和研究生的教材，也可供研究機器學習方法的技術人員參考。
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