Peter Flach,布里斯托大学人工智能教授,拥有20多年的机器学习教研经验。在高度结构化的数据挖掘以及通过ROC分析来评估和改进机器学习模型方面,Flach是国际领先的研究人员。他著有Simply Logical: Intelligent Reasoning by Example,也是Machine Learning期刊的总编。曾担任2009年ACM知识发现与数据挖掘国际会议、2012年欧洲机器学习与数据挖掘国际会议的程序委员会共同主席。

《机器学习》是迄今市面上内容最全面的机器学习教材之一,书中汇集了所有用于理解、挖掘和分析数据的先进方法,并且通过数百个精选实例和解说性插图,直观而准确地阐释了这些方法背后的原理,内容涵盖了机器学习的构成要素和机器学习任务、逻辑模型、几何模型、统计模型,以及矩阵分解、ROC分析等时下热点话题。

本书写作思路清楚,逻辑性强。作者首先介绍了机器学习的基础知识,然后提供了大量有价值的结论、对若干机器学习技术性能的洞见,以及许多核心算法的高层伪代码,巧妙地引领读者循序渐进地学习。 ——Fernando Berzal,Computing Reviews

作品选读:机器学习概述

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