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Machine Learning (Mcgraw-Hill International Edit) [Englisch] [Taschenbuch]

Thomas Mitchell
4.8 von 5 Sternen  Alle Rezensionen anzeigen (8 Kundenrezensionen)
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Kurzbeschreibung

1. Oktober 1997 Mcgraw-Hill International Edit
This book covers the field of machine learning, which is the study of algorithms that allow computer programs to automatically improve through experience. The book is intended to support upper level undergraduate and introductory level graduate courses in machine learning.

Hinweise und Aktionen

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Produktinformation

  • Taschenbuch: 352 Seiten
  • Verlag: Mcgraw-Hill Publ.Comp.; Auflage: New edition (1. Oktober 1997)
  • Sprache: Englisch
  • ISBN-10: 0071154671
  • ISBN-13: 978-0071154673
  • Größe und/oder Gewicht: 16,8 x 2 x 24,4 cm
  • Durchschnittliche Kundenbewertung: 4.8 von 5 Sternen  Alle Rezensionen anzeigen (8 Kundenrezensionen)
  • Amazon Bestseller-Rang: Nr. 29.703 in Englische Bücher (Siehe Top 100 in Englische Bücher)
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Produktbeschreibungen

Synopsis

This book covers the field of machine learning, which is the study of algorithms that allow computer programs to automatically improve through experience. The book is intended to support upper level undergraduate and introductory level graduate courses in machine learning.

Autorenkommentar

Table of Contents:

1. Introduction
2. Concept Learning and 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

Includes web-accessible data and code.
-- Dieser Text bezieht sich auf eine andere Ausgabe: Gebundene Ausgabe .


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Die hilfreichsten Kundenrezensionen
1 von 1 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
4.0 von 5 Sternen Umfassender Einstieg - es fehlt nur die SVM 29. Oktober 2013
Format:Taschenbuch|Von Amazon bestätigter Kauf
Zugegeben ist es etwas älteres Buch. Dennoch sind die Grundkonzepte gut erklärt und eingeführt. Es ist in Prosa im Gegensatz zu vielen anderen Lehrbüchern geschrieben. Wichtige Definitionen und der Pseudocode zu wichtigen Algorithmen ist hervorgehoben.

Anhand der Erklärung und des abgedruckten Pseudocodes, sollte jeder in der Lage sein die Experimente selber durchzuführen. Auch ist es schön, dass Definition, die 3 Kapitel vorher behandelt wurden, eventuell zur Erinnerung erneut bemerkt werden, sodass ein Zurückblättern entfällt. Das ist auch keine lästige Wiederholung von Inhalten, da es nur an den passenden Stellen verwendet wird.

Der Einstieg über Entscheidungsbäume ist vielleicht etwas langatmig. Dafür ist das Kapitel über optimale Bayes-Klassifikatoren und Naive-Bayes umso besser.

Der Inhalt des Buches könnte eine komplette Vorlesung ausstatten. Ebenfalls sind die Referenzen pro Kapitel direkt neben den Übungsaufgaben abgedruckt.

Vier Sterne, da ich 5 nur in Ausnahmefällen gebe.
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5.0 von 5 Sternen Empfehlenswert 29. Januar 2008
Von Tizoc
Format:Gebundene Ausgabe
Obwohl das Buch eine Einführung in Maschinelles Lernen sein sollte, vertieft der Autor viele Tehmatiken, was andere Bücher nicht schaffen. Insbesondere gefällt mir Maschinelles Lernen von Prologprogrammen, was ich sehr spannend finde und selten in der Literatur betrachtet wird.

Ich kann das Buch sehr empfehlen.
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Von Ein Kunde
Format:Gebundene Ausgabe
I first used this book as the required text for my course in ML in 1997 and got rave reviews from the students. I will be using it again in 1999. I found ALL of the major topics and issues in ML addressed. The book is easily readable with anyone with a computer science background, and the book works quite well in a wide variety of approaches to presentation at the advanced undergraduate and graduate levels.
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5.0 von 5 Sternen This book has proselytized me!!!! 10. Mai 1999
Format:Gebundene Ausgabe
Everything I will do in the future will be based on ML and just one semester of an ML course & this book has converted me(even though my major is not Comp.Science). Of-course this is due majorly to Dr. Thomas Ioerger and his teaching abilities(Texas A&M), but the book presents all concepts(even seemingly complex ones) in a way that is easy and enjoyable to learn. One of the most useful books I've ever studied!
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