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機器學習概論(Outline of machine learning),作為机器学习概述和主題指南。在计算机科学中認為,機器學習是一個軟體計算中的子領域,在人工智能從研究發展模式识别計算學習理論英语computational learning theory[1] 1959年,亞瑟·塞繆爾英语Arthur Samuel(Arthur Samuel)將機器學習定義為“一個使電腦無需明確編程即可學習的能力的研究領域”。 [2] 機器學習探索了可以学习算法的研究,和構建從数据中做出預測。 [3] 這樣的算法通過根據輸入觀測值的示例訓練集構建数学模型來進行操作,以便做出表示為輸出的數據驅動的預測或決策,而不是嚴格遵循靜態程序指令。

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機器學習的相關書籍

機器學習的期刊

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另見

其他

延伸導讀

  • Trevor Hastie, Robert Tibshirani and Jerome H. Friedman (2001). The Elements of Statistical Learning, Springer. ISBN 0-387-95284-5.
  • Pedro Domingos (September 2015), The Master Algorithm, Basic Books, ISBN 978-0-465-06570-7
  • Mehryar Mohri, Afshin Rostamizadeh, Ameet Talwalkar (2012). Foundations of Machine Learning, The MIT Press. ISBN 978-0-262-01825-8.
  • Ian H. Witten and Eibe Frank (2011). Data Mining: Practical machine learning tools and techniques Morgan Kaufmann, 664pp., ISBN 978-0-12-374856-0.
  • David J. C. MacKay. Information Theory, Inference, and Learning Algorithms Cambridge: Cambridge University Press, 2003. ISBN 0-521-64298-1
  • Richard O. Duda, Peter E. Hart, David G. Stork (2001) Pattern classification (2nd edition), Wiley, New York, ISBN 0-471-05669-3.
  • Christopher Bishop (1995). Neural Networks for Pattern Recognition, Oxford University Press. ISBN 0-19-853864-2.
  • 弗拉基米尔·万普尼克 (1998). Statistical Learning Theory. Wiley-Interscience, ISBN 0-471-03003-1.
  • Ray Solomonoff, An Inductive Inference Machine, IRE Convention Record, Section on Information Theory, Part 2, pp., 56–62, 1957.
  • Ray Solomonoff, "An Inductive Inference Machine" A privately circulated report from the 1956 Dartmouth Summer Research Conference on AI.

參考資料

  1. ^ http://www.britannica.com/EBchecked/topic/1116194/machine-learning Template:Tertiary
  2. ^ Phil Simon. Too Big to Ignore: The Business Case for Big Data. Wiley. March 18, 2013: 89. ISBN 978-1-118-63817-0. 
  3. ^ Ron Kohavi; Foster Provost. Glossary of terms. Machine Learning. 1998, 30: 271–274. doi:10.1023/A:1007411609915可免费查阅. 
  4. ^ ACL - Association for Computational Learning. 
  5. ^ Settles, Burr, Active Learning Literature Survey (PDF), Computer Sciences Technical Report 1648. University of Wisconsin–Madison, 2010 [2014-11-18] 
  6. ^ Rubens, Neil; Elahi, Mehdi; Sugiyama, Masashi; Kaplan, Dain. Active Learning in Recommender Systems. Ricci, Francesco; Rokach, Lior; Shapira, Bracha (编). Recommender Systems Handbook 2. Springer US. 2016. ISBN 978-1-4899-7637-6. doi:10.1007/978-1-4899-7637-6. hdl:11311/1006123. 

外部連結

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