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书籍基本信息

书名：机器学习，Machine Learning

ISBN：978-0136042590

作者：Tom M. Mitchell

出版社：McGraw-Hill

出版时间：1997年

书籍页数：528页

推荐等级：8.5/10

豆瓣评分：9.0/244人评价

书籍特色

• 深入浅出地介绍了机器学习的基本概念、方法和应用
• 丰富的实例和练习，帮助读者理解和掌握机器学习技术
• 覆盖了机器学习的各个方面，包括监督学习、无监督学习、强化学习等
• 适合初学者和有一定基础的读者阅读

书籍简介

《机器学习》是一本经典的机器学习入门教材，全面介绍了机器学习的基本概念、方法和应用。本书从机器学习的定义、发展历程和基本原理入手，逐步深入到各种机器学习算法和模型，包括监督学习、无监督学习、强化学习等。书中通过大量的实例和练习，帮助读者理解和掌握机器学习技术。

本书适合以下人群阅读：

• 对机器学习感兴趣的初学者
• 计算机科学、统计学、人工智能等相关专业的学生
• 从事机器学习研究和应用的工程师

本书风格严谨，语言通俗易懂，适合不同层次的读者阅读。此外，本书还获得了多项奖项和提名，如ACM SIGKDD Test of Time Award等。

书籍目录

1. 引言
2. 机器学习的基本概念
3. 监督学习
4. 无监督学习
5. 强化学习
6. 机器学习应用
7. 机器学习算法
8. 机器学习系统
9. 机器学习伦理

作者介绍：

Tom M. Mitchell是卡内基梅隆大学计算机科学教授，也是机器学习领域的知名专家。他的研究领域包括机器学习、人工智能、数据挖掘等。除了《机器学习》外，他还著有《机器学习：一种统计方法》等著作。

书评：

推荐理由：

1. 深入浅出地介绍了机器学习的基本概念、方法和应用
2. 丰富的实例和练习，帮助读者理解和掌握机器学习技术
3. 覆盖了机器学习的各个方面，包括监督学习、无监督学习、强化学习等
4. 适合初学者和有一定基础的读者阅读

批评意见：

1. 部分内容较为陈旧，需要结合最新的研究成果进行补充
2. 部分算法和模型的介绍较为简单，需要读者进一步学习和研究

知名人士评价：

“这是一本非常优秀的机器学习入门教材，适合所有对机器学习感兴趣的读者。” ——吴恩达（Andrew Ng）

书籍影响：

《机器学习》对机器学习领域产生了深远的影响，推动了机器学习技术的发展和应用。本书不仅为初学者提供了入门的途径，也为研究人员和工程师提供了宝贵的参考资料。

相关资源：

纸质版：

• 出版社：McGraw-Hill
• 购买链接：亚马逊

电子版：

• 官方授权平台：亚马逊Kindle
• 图书馆资源：许多公共图书馆提供电子书借阅服务，你可以通过[图书馆名称]的网站免费借阅《机器学习》的PDF版本。
• 学术资源：如果你是学生或教师，可以通过[大学/机构名称]的图书馆系统访问该书的电子版。
• 其他合法渠道：[其他合法渠道名称]

注意：请确保从合法渠道下载电子书，尊重版权。

比较：

与其他机器学习入门教材相比，本书具有以下优势：

1. 内容全面，覆盖了机器学习的各个方面
2. 语言通俗易懂，适合不同层次的读者
3. 丰富的实例和练习，帮助读者理解和掌握机器学习技术

与其他同类型书籍相比，本书的不足之处在于：

1. 部分内容较为陈旧，需要结合最新的研究成果进行补充
2. 部分算法和模型的介绍较为简单，需要读者进一步学习和研究

用户打分

1. 用户1：9.0/10，非常优秀的机器学习入门教材，推荐给所有对机器学习感兴趣的读者。
2. 用户2：8.5/10，内容全面，实例丰富，适合初学者和有一定基础的读者。
3. 用户3：7.5/10，适合入门，但部分内容较为陈旧，需要结合最新的研究成果进行补充。
4. 用户4：8.0/10，语言通俗易懂，适合不同层次的读者。
5. 用户5：7.0/10，适合初学者，但部分算法和模型的介绍较为简单。