机器学习 下载 mobi epub pdf 电子书 2025

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如何让计算机随着经验的积累自动提高性能？这就是机器学习的目的。《机器学习／计算机科学丛书》展示了机器学习中核心的算法和理论，并阐明了算法的运行过程。《机器学习／计算机科学丛书》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等，并以此来理解问题的背景、算法和其中的隐含假定。

内容简介

　　《机器学习／计算机科学丛书》展示了机器学习中核心的算法和理论，并阐明了算法的运行过程。《机器学习／计算机科学丛书》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等，并以此来理解问题的背景、算法和其中的隐含假定。《机器学习／计算机科学丛书》可作为计算机专业 本科生、研究生教材，也可作为相关领域研究人员、教师的参考书。

作者简介

　　Tom M.Mitchell，是卡内基梅隆大学的教授，讲授“机器学习”等多门课程；美国人工智能协会（AAAL）的主席；美国《Machine Learning》杂志、国际机器学习年度会议（ICML）的创始人；多种技术杂志的撰稿人，曾发表过许多文章，出版过多本专著，是机器学习领域的知名学者。

目录

出版者的话
专家指导委员会
译者序
前言
第1章 引言
1.1　学习问题的标准描述
1.2　设计一个学习系统
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
2.1　简介
2.2　概念学习任务
2.2.1　术语定义
2.2.2　归纳学习假设
2.3　作为搜索的概念学习
2.4　FIND-S：寻找极大特殊假设
2.5　变型空间和候选消除算法
2.5.1　表示
2.5.2 列表后消除算法
2.5.3　变型空间的更简洁表示
2.5.4　候选消除学习算法
2.5.5　算法的举例
2.6　关于变型空间和候选消除的说明
2.6.1　候选消除算法是否会收敛到正确的假设
2.6.2 下一步需要什么样的训练样例
2.6.3　怎样使用不完全学习概念
2.7　归纳偏置
2.7.1　一个有偏的假设空间
2.7.2　无偏的学习器
2.7.3　无偏学习的无用性
2.8　小结和补充读物
习题

第3章　决策树学习
3.1 简介
3.2　决策树表示法
3.3　决策树学习的适用问题
3.4　基本的决策树学习算法
3.4.1　哪个属性是最佳的分类属性
3.4.2　举例
3.5　决策树学习中的假设空间搜索
3.6　决策树学习的归纳偏置
3.6.1　限定偏置和优选偏置
3.6.2　为什么短的假设优先
3.7　决策树学习的常见问题
3.7.1　避免过度拟合数据
3.7.2 合并连续值属性
3.7.3　属性选择的其他度量标准
3.7.4　处理缺少属性值的训练样例
3.7.5　处理不同代价的属性
3.8　小结和补充读物
习题

第4章 人工神经网络
4.1　简介
4.2　神经网络表示
4.3　适合神经网络学习的问题
4.4　感知器
4.4.1　感知器的表征能力
4.4.2　感知器训练法则
4.4.3 梯度下降和delta法则
4.4.4　小结
……
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　分析这习
第12章　归纳和分析学习的结合
第13章　增强学习

前言/序言

　　第1章引言

　　自从计算机问世以来，人们就想知道它们能不能自我学习。如果我们理解了计算机学习的内在机制，即怎样使它们根据经验来自动提高，那么影响将是空前的。想像一下，在未来，计算机能从医疗记录中学习，获取治疗新疾病最有效的方法；住宅管理系统分析住户的用电模式，以降低能源消耗；个人软件助理跟踪用户的兴趣，并为其选择最感兴趣的在线早间新闻。对计算机学习的成功理解将开辟出许多全新的应用领域，并使其计算能力和可定制性上升到新的层次。同时，透彻理解机器学习的信息处理算法，也会有助于更好地理解人类的学习能力（及缺陷）。

　　目前，我们还不知道怎样使计算机具备和人类一样强大的学习能力。然而，一些针对特定学习任务的算法已经产生。关于学习的理论认识已开始逐步形成。人们开发出很多实践性的计算机程序来实现不同类型的学习，一些商业化的应用也已经出现。例如，对于语音识别这样的课题，迄今为止，基于机器学习的算法明显胜过其他的方法。在数据挖掘领域，机器学习算法理所当然地得到应用，从包含设备维护记录、借贷申请、金融交易、医疗记录等信息的大型数据库中发现有价值的信息。随着对计算机认识的日益成熟，机器学习必将在计算机科学和技术中扮演越来越重要的角色！

　　我们可以通过一些专项成果看到机器学习这门技术的现状：计算机已经能够成功地识别人类的讲话（Waibel1989，Leel989）；预测肺炎患者的康复率（Cooperetal．1997）；检测信用卡的欺诈；在高速公路上自动驾驶汽车(Pomerleau1989)；以接近人类世界冠军的水平对弈西洋双陆棋（Tesauro1992，1995）。

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好书，机器学习的基础理论课程

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罗伯特·金·默顿(Robert King Merton)生平介绍：美国著名的社会学家，科学社会学的奠基人和结构功能主义流派的代表性人物之一。1910年7月4日出生于美国费城南部的一个平民家庭。1931年获坦普尔(Temple)大学学士学位，尔后进入享誉世界的哈佛大学，师从著名社会学家P.A.索罗金、T.帕森斯和科学史家G.A.L.萨尔顿。1936年获得社会学博士学位后留校任教3年。1939年至1941年间在图兰恩(Tulane)大学工作，先后任副教授、教授和社会学系主任。1941年默顿去了哥伦比亚大学，在那里度过了他此后全部的社会学生涯，并先后担任过哥伦比亚大学社会学系的系主任、应用社会研究所副所长、美国社会学协会主席(1956-1957)、美国东部社会学协会主席(1968-1969)、美国科学社会学研究会主席(1975-1976)、社会科学研究院院长(1975)等职。1979年在哥伦比亚大学退休并荣膺特殊服务教授和荣誉退休教授。2003年2月23日在纽约逝世，享年92岁。 　　站在巨人肩上的默顿 　2003年2月23日，对于从事社会科学尤其是社会学研究的学者来说，这是一个令人悲伤的日子。当代社会学界的泰斗、科学社会学的先驱者罗伯特·金·默顿在经历了与六种癌症的顽强抗争后，走过了他充满智慧的92年人生旅程，在留给人们无限的精神财富的同时永远地离开了他所毕生追求和挚爱的社会学事业。 　　"如果说我能够看的更远，那是因为我站在巨人的肩上"。这句源自牛顿的格言是默顿1965年撰写的《站在巨人的肩上》一书的主题。他花了23年的时间收集了该书用到的奇闻轶事。虽然这本书可能不是默顿最著名的一本著作，但它也算得上是默顿最特殊的一本书了。它的出版为默顿在科学界赢得了广泛的声誉，以至于人们现在还普遍认为默顿不仅是一位卓越的社会学家，也是一位科学巨人。曾经是默顿学生，现任哥伦比亚大学教务长兼人事部主任的乔纳森·科尔(Jonathan R. Cole)回忆说，在一次"社会结构分析"的课堂上，默顿曾经做的一次非正式的调查，调查的内容是让学生估计他的身高。默顿实际身高为6英尺1英寸，但结果所有的学生都高估了他的身高许多，足见默顿所具有的魅力和威信。 　　然而，面对人们的种种颂扬，默顿却淡然处之。用他自己的话来说，由于人们对科学家的推崇，往往把他们去人格化了，有时候甚至是偶像化了。对此，默顿认为一个公正的态度是应该把他们看做人，而不是神，因为巨人也是处于人们不可避免的各种社会关系之中，承受着方方面面的压力和体验着形形色色激情的人。默顿自己就是如此看待巨人的，正是站在巨人的肩上，默顿创建了他富有特色的经验功能主义、中层理论学说和科学社会学的思想，并为我们提供了大量现代社会学上广泛采用的新概念。可以说，那些想要从事社会学甚至社会科学研究的人都要站在默顿的肩上，从他的思想中吸取足够的养分才能理解社会学的真谛。 　　功能分析：理论解释与方法运用的融合 　　功能分析被当代许多社会学者认为是解释社会研究材料最有成就和最有前途的一种分析方法，它初步形成于20世纪30、40年代，60年代后发展成为西方社会学中的主流方法，且至今在社会学方法论中占有极为重要的地位。默顿作为结构功能主义的代表人物，其对功能分析的突出贡献主要有三点： 　　一是强调区分负功能(dysfunction)和正功能的存在。默顿认为，在进行功能分析时，应裁定所分析的对象系统的性质和界限，因为对某个系统具有某种功能的事项，对另一个系统而言就不一定具有同样的功能。凡是社会结构要素及其关系对于社会调整与社会适应起促进和帮助作用的是正功能，而导致社会结构及其关系破裂的则是负功能。 　　二是区别了显功能和潜功能。默顿认为，在进行功能分析时，应注意分析社会文化事项对个人、社会群体所造成的客观后果。那些有意造成并可以认识到后果的是显功能，而非有意造成的和不被认识到后果的是潜功能。默顿指出，社会学者的特殊贡献不但在于研究社会行动者有意安排的预期后果(显功能)，而且主要在于研究社会行动者未预期的或不为一般人所觉察的后果(潜功能)。

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部门统一购买 希望有帮助

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适合初学者学习，很好！

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这书不错，翻译也挺好的

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学习学习，希望有用

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东西很不错，很喜欢京东服务

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还是需要一点数学基础来看这书的～

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