Machine Learning
1. Introduction -- 2. Concept Learning and the General-to-Specific Ordering -- 3. Decision Tree Learning -- 4. Artificial Neural Networks -- 5. Evaluating Hypotheses -- 6. Bayesian Learning -- 7. Computational Learning Theory -- 8. Instance-Based Learning -- 9. Genetic Algorithms -- 10. Learning Set...
Đã lưu trong:
| Tác giả chính: | |
|---|---|
| Định dạng: | Sách |
| Ngôn ngữ: | Undetermined |
| Được phát hành: |
NY.
McGraw-Hill
1997
|
| Những chủ đề: | |
| Truy cập trực tuyến: | http://lrc.tdmu.edu.vn/opac/search/detail.asp?aID=2&ID=30877 |
| Các nhãn: |
Thêm thẻ
Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!
|
| Thư viện lưu trữ: | Trung tâm Học liệu Trường Đại học Thủ Dầu Một |
|---|
| LEADER | 01126nam a2200205Ia 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | TDMU_30877 | ||
| 008 | 210410s9999 xx 000 0 und d | ||
| 082 | |a 579.8 176 | ||
| 090 | |b M314 | ||
| 100 | |a Mitchell, Tom M | ||
| 245 | 0 | |a Machine Learning | |
| 245 | 0 | |c Tom M. Mitchell | |
| 260 | |a NY. | ||
| 260 | |b McGraw-Hill | ||
| 260 | |c 1997 | ||
| 300 | |a xvii, 414 p. | ||
| 520 | |a 1. Introduction -- 2. Concept Learning and the General-to-Specific Ordering -- 3. Decision Tree Learning -- 4. Artificial Neural Networks -- 5. Evaluating Hypotheses -- 6. Bayesian Learning -- 7. Computational Learning Theory -- 8. Instance-Based Learning -- 9. Genetic Algorithms -- 10. Learning Sets of Rules -- 11. Analytical Learning -- 12. Combining Inductive and Analytical Learning -- 13. Reinforcement Learning.; Includes bibliographical references and indexes | ||
| 650 | |a Algorithmes; Thuật toán; Computer algorithms; Thuật toán máy tính; Machine learning; Học máy | ||
| 856 | |u http://lrc.tdmu.edu.vn/opac/search/detail.asp?aID=2&ID=30877 | ||
| 980 | |a Trung tâm Học liệu Trường Đại học Thủ Dầu Một | ||