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Introduction to Machine Learning (Adaptive Computation and Machine Learning series) (English Edition) par [Alpaydin, Ethem]

Introduction to Machine Learning (Adaptive Computation and Machine Learning series) (English Edition) 2nd Edition, Format Kindle


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Description du produit

Revue de presse

"This volume offers a very accessible introduction to the field of machine learning. Ethem Alpaydin gives a comprehensive exposition of the kinds of modeling and prediction problems addressed by machine learning, as well as an overview of the most common families of paradigms, algorithms, and techniques in the field. The volume will be particularly useful to the newcomer eager to quickly get a grasp of the elements that compose this relatively new and rapidly evolving field." --Joaquin Quinonero-Candela, coeditor, Dataset Shift in Machine Learning

Présentation de l'éditeur

A new edition of an introductory text in machine learning that gives a unified treatment of machine learning problems and solutions.

The goal of machine learning is to program computers to use example data or past experience to solve a given problem. Many successful applications of machine learning exist already, including systems that analyze past sales data to predict customer behavior, optimize robot behavior so that a task can be completed using minimum resources, and extract knowledge from bioinformatics data.

The second edition of Introduction to Machine Learning is a comprehensive textbook on the subject, covering a broad array of topics not usually included in introductory machine learning texts. In order to present a unified treatment of machine learning problems and solutions, it discusses many methods from different fields, including statistics, pattern recognition, neural networks, artificial intelligence, signal processing, control, and data mining. All learning algorithms are explained so that the student can easily move from the equations in the book to a computer program. The text covers such topics as supervised learning, Bayesian decision theory, parametric methods, multivariate methods, multilayer perceptrons, local models, hidden Markov models, assessing and comparing classification algorithms, and reinforcement learning.

New to the second edition are chapters on kernel machines, graphical models, and Bayesian estimation; expanded coverage of statistical tests in a chapter on design and analysis of machine learning experiments; case studies available on the Web (with downloadable results for instructors); and many additional exercises. All chapters have been revised and updated. Introduction to Machine Learning can be used by advanced undergraduates and graduate students who have completed courses in computer programming, probability, calculus, and linear algebra. It will also be of interest to engineers in the field who are concerned with the application of machine learning methods.


Détails sur le produit

  • Format : Format Kindle
  • Taille du fichier : 11155 KB
  • Nombre de pages de l'édition imprimée : 584 pages
  • Editeur : The MIT Press; Édition : 2 (4 décembre 2009)
  • Vendu par : Amazon Media EU S.à r.l.
  • Langue : Anglais
  • ASIN: B008H5Q5OU
  • Synthèse vocale : Non activée
  • X-Ray pour les manuels scolaires :
  • Word Wise: Non activé
  • Composition améliorée: Non activé
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Amazon.com: 3,4 sur 5 étoiles 39 commentaires
SingularRiver
3,0 sur 5 étoilesWorks as a reference. May not be useful for practitioners.
15 janvier 2018 - Publié sur Amazon.com
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Björn Bingham
5,0 sur 5 étoilesGreat explanations for complex topics
1 mars 2018 - Publié sur Amazon.com
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KateLove
5,0 sur 5 étoilesHe unpacks the major concepts of machine learning in a manner that makes it very easy to follow
5 juin 2017 - Publié sur Amazon.com
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John T Hill IV
5,0 sur 5 étoilesWonderful textbook!
28 juillet 2013 - Publié sur Amazon.com
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Machine Learner
4,0 sur 5 étoilesSuperb Organization of Ideas!
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