インテンシブ：
- 1はじめに
- 2モデルの評価と選択
- 3線形モデル
- 4ディシジョン・ツリー
- 5つのニューラルネットワーク
- クラスタ9
原油読みます：
- 6 SVM
- 7ベイズ分類器
- 8総合学習
- 10計量学習と次元削減
- 11特徴選択とスパース学習
- 12計算学習理論
未読：
- 13半教師あり学習
- 14確率的グラフィカルモデル
- 15ルール学習
- 16強化学習
この本機能は以下のとおりです、機械学習の多くの内容が説明されている包括性、および推奨される論文の章を発生する問題がある最後の1。
しかし、非常に詳細ではありません。認証プロセスに具現、シンプルで基礎のかなりの程度を要します。
この本は、すべての情報を読み取ることはありません。具体的な学習に対抗し、将来的に問題を抱えているために、次のステップ計画で追加してください
これらの2つの機能を組み合わせた、本は使用しています：
- 、コンセプトは、自分自身の学習マシンのブックとして使用することができますので、自分のマシン上のコンテンツの多くは、アイデアを学びます
- 問題が発生したとき、あなたはこの本の中で紙を、対応する問題を解決する方法を見つけることができます。確かに、この本はちょうど告げます
どのような方法が、独自のオンライン検索より具体的な詳細なチュートリアルを必要とします
- 彼自身の機械学習は、一定の理解を持っている場合、あなたは、彼らのマスターが十分でない場合チェックするために、いわゆるリカバリディスクをこの本を使用することができます。