《呆板学习导论（原书第3版）》PDF下载

内容简介

呆板学习的目标是对盘算机编程，以便使用样本数据或以往的经验来解决给定的问题。已经有许多呆板学习的成功应用，包括分析以往销售数据来猜测客户行为，优化呆板人的行为以便使用较少的资源来完成任务，以及从生物信息数据中提取知识的各种体系。
本书是关于呆板学习的内容全面的教科书，此中有些内容在一般的在呆板学习导论书中很少介绍。主要内容包括监视学习，贝叶斯决策理论，参数、半参数和非参数方法，多元分析，隐马尔可夫模型，增强学习，核呆板，图模型，贝叶斯估计和统计检验。

呆板学习正在迅速成为盘算机科学专业的门生必须掌握的一门技能。本书第3版反映了这种变化，增长了对初学者的支持，包括给出了部门习题的参考答案和增补了实例数据集（提供在线代码）。其他显著的变化包括离群点检测的讨论、感知器和支持向量机的排名算法、矩阵分解和谱方法、距离估计、新的核算法、多层感知器的深度学习和非参数贝叶斯方法。书中对所有学习算法都进行相识释，以便读者可以很轻易地将书中的公式转变为盘算机程序。
本书可以用作高年级本科生和硕士研究生的教材，也可供研究呆板学习方法的技能人员参考。
作者简介

埃塞姆·阿培丁（Ethem Alpaydin），土耳其伊斯坦布尔博阿齐奇大学盘算机工程系的教授。于1990年在洛桑联邦理工学院获博士学位，先后在美国麻省理工学院和伯克利大学工作和进行博士后研究。Ethem博士主要从事呆板学习方面的研究，是剑桥大学《The Computer Journal》杂志编委和Elsevier《Pattern Recognition》杂志的副主编。2001年和2002年，Ethem博士先后获得土耳其科学院青年科学家奖和土耳其科学与技能研究委员会科学奖。
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