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《机器学习》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
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  • 上传时间：2024-04-27
  • 作者：Tom M. Mitchell
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作者：Tom M. Mitchell
第1章 引言
1.1 学习问题的标准描述
1.2 设计-个学习系统
1.2.1 选择训练经验
1.2.2 选择目标函数
1.2.3 选择目标函数的表示
1.2.4 选择函数逼近算法
1.2.5 最终设计
1.3 机器学习的一些观点和问题
1.4 如何阅读本书
1.5 小结和补充读物
习题
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
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