《Machine Learning（Tom M. Mitchell）》读书笔记——1、全书结构

最新推荐文章于 2019-01-30 09:07:39 发布
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本文概述了机器学习领域的核心概念与技术，包括概念学习、决策树学习、人工神经网络、贝叶斯学习等十三章节，深入探讨了从基础到进阶的知识体系。

Product Details

Editorial Reviews

Preface

Acknowledgements

Contents(thirteen chapters)

1. Introduction (about machine learning)

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

Appendix

Notation

Indexes

Author Index

Subject Index

《Machine Learning（Tom M. Mitchell）》读书笔记——2、第一章
mmc2015的专栏
11-04 2155
1. Introduction (about machine learning) 2. Concept Learning and the General-to-Specific Ordering 3. Decision Tree Learning 4. Artificial Neural Networks 5. Evaluating Hypotheses 6. Bayesian Le
《Machine Learning（Tom M. Mitchell）》读书笔记——5、第四章
mmc2015的专栏
11-16 2599
1. Introduction (about machine learning) 2. Concept Learning and the General-to-Specific Ordering 3. Decision Tree Learning 4. Artificial Neural Networks 5. Evaluating Hypotheses 6. Bayes
Machine Learning - Tom Mitchell
11-19
Machine Learning by Tom M. Mitchell (1997-03-01) https://www.amazon.com/gp/product/B01FIYYP6W?pf_rd_p=c2945051-950f-485c-b4df-15aac5223b10&pf_rd_r=7WB8PHPHB10Z2C4A7H64
Machine Learning, Tom M. Mitchell
06-28
机器学习经典著作,作者Tom M .Mitchell是卡内基梅隆大学教授，美国《machine learning》杂志，国籍机器学习年度会议创始人,多种技术杂志攥稿人。
《Machine Learning（Tom M. Mitchell）》读书笔记——13、第十二章
mmc2015的专栏
12-03 2070
1. Introduction (about machine learning) 2. Concept Learning and the General-to-Specific Ordering 3. Decision Tree Learning 4. Artificial Neural Networks 5. Evaluating Hypotheses 6.
《Machine Learning（Tom M. Mitchell）》读书笔记——7、第六章
mmc2015的专栏
11-24 3424
1. Introduction (about machine learning) 2. Concept Learning and the General-to-Specific Ordering 3. Decision Tree Learning 4. Artificial Neural Networks 5. Evaluating Hypotheses 6. Bayes
《Machine Learning（Tom M. Mitchell）》读书笔记——3、第二章
mmc2015的专栏
11-05 2443
1. Introduction (about machine learning) 2. Concept Learning and the General-to-Specific Ordering 3. Decision Tree Learning 4. Artificial Neural Networks 5. Evaluating Hypotheses 6. Bayesian Le
《Machine Learning（Tom M. Mitchell）》读书笔记——11、第十章
mmc2015的专栏
12-01 1497
1. Introduction (about machine learning) 2. Concept Learning and the General-to-Specific Ordering 3. Decision Tree Learning 4. Artificial Neural Networks 5. Evaluating Hypotheses 6.
《Machine Learning（Tom M. Mitchell）》读书笔记——4、第三章
mmc2015的专栏
11-15 2546
1. Introduction (about machine learning) 2. Concept Learning and the General-to-Specific Ordering 3. Decision Tree Learning 4. Artificial Neural Networks 5. Evaluating Hypotheses 6. Bay
《Machine Learning（Tom M. Mitchell）》读书笔记——9、第八章
mmc2015的专栏
11-26 1217
1. Introduction (about machine learning) 2. Concept Learning and the General-to-Specific Ordering 3. Decision Tree Learning 4. Artificial Neural Networks 5. Evaluating Hypotheses 6.
Tom.Mitchell.-.Machine.Learning
11-07
Tom.Mitchell.-.Machine.Learning
《Machine Learning（Tom M. Mitchell）》读书笔记——6、第五章
mmc2015的专栏
11-19 921
1. Introduction (about machine learning) 2. Concept Learning and the General-to-Specific Ordering 3. Decision Tree Learning 4. Artificial Neural Networks 5. Evaluating Hypotheses 6. Bayes
《(1997)Machine Learning [CMU+T.M. Mitchell] 》读书笔记 - 第三章
DQQ-077 CS博客
12-12 877
《(1997)Machine Learning [CMU+T.M. Mitchell]》 读书笔记。如需转载，请注明出处！
(1997)Machine Learning [CMU+T.M. Mitchell] 读书笔记 - [第一章]
DQQ-077 CS博客
01-22 2219
(1997)Machine Learning [CMU+T.M. Mitchell] 读书笔记 - [第一章]
《Machine Learning（Tom M. Mitchell）》读书笔记——14、第十三章
mmc2015的专栏
12-07 993
1. Introduction (about machine learning) 2. Concept Learning and the General-to-Specific Ordering 3. Decision Tree Learning 4. Artificial Neural Networks 5. Evaluating Hypotheses 6.
《Machine Learning（Tom M. Mitchell）》读书笔记——10、第九章
mmc2015的专栏
11-27 1191
1. Introduction (about machine learning) 2. Concept Learning and the General-to-Specific Ordering 3. Decision Tree Learning 4. Artificial Neural Networks 5. Evaluating Hypotheses 6.
《(1997)Machine Learning [CMU+T.M. Mitchell] 》读书笔记 - 第二章
DQQ-077 CS博客
12-04 1368
《(1997)Machine Learning [CMU+T.M. Mitchell]》 读书笔记。如需转载，请注明出处！
[Mitchell 机器学习读书笔记]——机器学习基本概念
知行文
08-17 3325
1、学习问题         机器学习中对于学习有一个准确的定义：对于某类任务T和性能度量P，如果一个计算机程序在T上以P衡量的性能随着经验E而自我完善，那么我们称这个计算机程序在经验E中学习。例如：对于识别手写文字问题，任务T是识别和分类图像中的手写文字，性能标准P就是分类的正确率，训练经验E为已知分类的手写文字数据库。这里对于学习的定义与我们日常生活中的学习基本相一致，将学习过程抽象出来
【Tom M. Mitchell课件】机器学习——强化学习(1)
weixin_42825609的博客
01-30 311
本课件主要内容包括： 强化学习 强化学习：西洋双陆棋 强化学习问题 马尔科夫决策过程 HMM，马尔科夫过程，马尔科夫决策过程 自主智能体的强化学习任务 每种策略的值函数 值迭代方法 Q学习 学习Q的训练准则 更新策略 不确定情况 时间差分学习 MDP与RL MDP与强化学习的未来研究方向 完整课件下载地址： http://pag...
重新实现Tom M. Mitchell的机器学习算法
资源摘要信息:"mitchell-ml-algorithms项目是一个针对机器学习算法的实践和学习资源库，其灵感来源于Tom M. Mitchell的机器学习教科书中的理论与算法描述。Tom M. Mitchell是卡内基梅隆大学的教授，他在机器学习领域...
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