机器学习(应用视角)/智能科学与技术丛书

作者简介

作者简介<br>大卫·福赛斯（David Forsyth）于1989年在牛津大学贝利奥尔学院获得博士学位，曾在艾奥瓦大学任教3年，在加州大学伯克利分校任教10年，之后到伊利诺伊大学任教。他是2000、2011、2018和2021年度IEEE计算机视觉和模式识别会议（CVPR）的程序委员会共同主席，2006年度CVPR和2008年度IEEE国际计算机视觉会议（ICCV）的大会共同主席，2008年度欧洲计算机视觉会议（ECCV）的程序委员会共同主席，而且是所有主要的计算机视觉国际会议的程序委员会成员。此外，他还在SIGGRAPH程序委员会任职了6届。他于2006年获得IEEE 技术成就奖，分别于2009年和2014成为IEEE会士和ACM会士。

内容简介

机器学习方法已成为各个领域科学家、研究人员、工程师和学生的重要工具。本书面向想要使用机器学习作为主要工具，而并不一定要成为机器学习研究人员的读者。对于计算机科学专业机器学习方向的高年级本科生或低年级研究生，本书可作为教材和工具书。本书为希望使用机器学习过程来解决问题的读者提供了很多知识和经验，特别强调使用已有的工具和软件包，而不是自己痛苦地编写代码。 本书特色 ? 概述机器学习的主要应用领域，强调应用统计学中标准过程的有用性。 ? 涵盖每个想使用机器学习工具的人应该了解的机器学习思想，无论他们所属的领域或从事的职业是什么。 ? 覆盖的领域足够广泛，以保证读者顺利入门，进而认识到哪些主题值得进一步探索。 ? 强调利用现有的工具和软件包快速解决实际问题。