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| [Book] Machine Learning (기계학습) |
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저자: Mitchell, T. M | 출판사: McGraw-Hill | 출판년도: 1997
몇년전인지 정확히 기억나지 않지만 이책을 가지고 세미나를 한적이 있다. 좀 오래전이었던것 같다. 오래된 책이기는 하지만 기계학습 전반에 걸친 개념을 익히기에 더없이 좋은 책이었던걸로 기억한다. 다행이도 이책을 가지고 세미나 했던 발표자료를 가지고 있다. 여러사람이 돌아가면서 작성하고 발표한 만큼 발표자료의 통일성이 좀 떨어지는 것이 사실이다. 혹시라도 이책을 가지고 공부하려는 사람에게 도움이 되었으면 한다.
목차
Chapter 1. Introduction
Chapter 2. Concept Learning and the General-to-Specific Ordering
Chapter 3. Decision Tree Learning
Chapter 4. Artificial Neural Networks
Chapter 5. Evaluating Hypotheses
Chapter 6. Bayesian Learning
Chapter 7. Computational Learning Theory
Chapter 8. Instance-Based Learning
Chapter 9. Inductive Logic Programming
Chapter 10. Analytical Learning
Chapter 11. Combining Inductive and Analytical Learning
Chapter 12. Reinforcement Learning.
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| Machine Learning, Optimization, Soft Computing, Intelligent DB, Numerical Computing, Numerical Analysis, Linear Algebra, Data Mining, Multimedia DB, Visual Mining, Multimedia Mining, etc. |
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