具體描述
Written in an easily accessible style, this book provides the ideal blend of theory and practical, applicable knowledge. It covers neural networks, graphical models, reinforcement learning, evolutionary algorithms, dimensionality reduction methods, and the important area of optimization. It treads the fine line between adequate academic rigor and overwhelming students with equations and mathematical concepts. The author includes examples based on widely available datasets and practical and theoretical problems to test understanding and application of the material. The book describes algorithms with code examples backed up by a website that provides working implementations in Python.
用戶評價
##練NumPy。可惜沒有完整電子版，圖書館又沒有；網上的電子版在後半部分 有很多hidden page。稍帶現代氣息。
評分 評分##前半部分數據、程序都很詳細，對基礎理論知識要求不高，一般有點基礎的都能看懂，對於沒有基礎的一般在章節的最後有詳細理論的講解（如講解神經網絡的章節）。 但是後半部分有較多的錯誤，而且對理論知識的要求較高但沒有詳細講解，建議有這部分理論知識之後再去...
評分 評分 評分 評分##機器學習的算法中很不錯的一本書 @2013-04-15 11:14:10 本意拿它來練Python， code: http://seat.massey.ac.nz/personal/s.r.marsland/MLbook.html 優點： 1.對各模型的優缺點有點評 以及 後來的改進稍有介紹； 2.很多Insight 很棒，如此密集給力的Insight，超過任何一本我讀過的ML書籍； 3.介紹瞭部分2000年後的機器學習進展，...
評分##機器學習的算法中很不錯的一本書 @2013-04-15 11:14:10 本意拿它來練Python， code: http://seat.massey.ac.nz/personal/s.r.marsland/MLbook.html 優點： 1.對各模型的優缺點有點評 以及 後來的改進稍有介紹； 2.很多Insight 很棒，如此密集給力的Insight，超過任何一本我讀過的ML書籍； 3.介紹瞭部分2000年後的機器學習進展，...
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