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《机器学习》本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

下载格式: pdf。共297页。文件容量 9.93M。: 作者：Tom M. Mitchell; 第1章引言; 1.1 学习问题的标准描述; 1.2 设计-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; ......; 第3章决策树学习; 第4章人工神经网络; 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章分析学习; 第12章归纳和分析学习的结合; 第13章增强学习

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