机器学习
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《机器学习》是迄今市面上内容全面的机器学习教材之一，书中汇集了所有用于理解、挖掘和分析数据的先进方法，并且通过数百个精选实例和解说性插图，直观而准确地阐释了这些方法背后的原理，内容涵盖了机器学习的构成要素和机器学习任务、逻辑模型、几何模型、统计模型，以及矩阵分解、ROC分析等时下热点话题。
本书不仅内容丰富，而且图文并茂，无论是新手还是有经验的读者都能从中获益。
内容简介
《机器学习》是全面的机器学习教材之一。书中首先介绍了机器学习的构成要素（任务、模型、特征）和机器学习任务，接着详细分析了逻辑模型（树模型、规则模型）、几何模型（线性模型和基于距离的模型）和概率模型，然后讨论了特征、模型的集成，以及被机器学习研究者称为“实验”的方法。作者不仅使用了已有术语，还引入了一些新的概念，同时提供了大量精选的示例和插图解说。
作者简介
Peter Flach，布里斯托大学人工智能教授，拥有20多年的机器学习教研经验。在高度结构化的数据挖掘以及通过ROC分析来评估和改进机器学习模型方面，Flach是国际领先的研究人员。他还是Machine Learning期刊总编。曾担任2009年ACM知识发现与数据挖掘国际会议、2012年欧洲机器学习与数据挖掘国际会议的程序委员会共同主席。另著有Simply Logical: Intelligent Reasoning by Example。
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