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机器学习课程描述教科书
课程描述机器学习课程的设计是为您提供ML算法的基础知识及其在解决与工程领域有关的问题中的使用。本课程将培养并将您转变为具有深入了解各种算法和技术的熟练学生，例如回归，分类，监督和无监督的学习等。本课程从建模和预测的角度介绍了机器学习的原理，算法和应用。它包括学习问题的表述和表示，过度拟合和概括的概念。教科书：1）Marco Gori，机器学习：基于约束的方法，Morgan Kaufmann。2）2017年Ethem Alpaydin，机器学习：新AI，麻省理工学院出版社 - 2016年3）Stephen Marsland，Taylor＆Francis2009。机器学习：算法
CS3491-人工智能与机器...
教科书： 1. Stuart Russell 和 Peter Norvig，“人工智能——一种现代方法”，第四版，Pearson Education，2021 年。 2. Ethem Alpaydin，“机器学习简介”，麻省理工学院出版社，第四版，2020 年。 参考文献： 1. Dan W. Patterson，“人工智能和专家系统简介”，Pearson Education，2007 年 2. Kevin Night、Elaine Rich 和 Nair B.，“人工智能”，McGraw Hill，2008 年 3. Patrick H. Winston，“人工智能”，第三版，Pearson Education，2006 年 4. Deepak Khemani，“人工智能”，Tata McGraw Hill Education，2013 年（http://nptel.ac.in/） 5. Christopher M. Bishop，“模式识别和机器学习”，Springer，2006 年。 6. Tom Mitchell，“机器学习”，McGraw Hill，第 3 版，1997 年。 7. Charu C. Aggarwal，“数据分类算法和应用”，CRC Press，2014 年 8. Mehryar Mohri、Afshin Rostamizadeh、Ameet Talwalkar，“机器学习基础”，MIT Press，2012 年。 9. Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courville，“深度学习”，MIT Press，2016 年
EGR 598：机器学习和人工智能
课程网站：myasucourses.asu.edu (Canvas) 联系信息 讲师：Shenghan Guo 办公室地点：Peralta Hall 335G 虚拟办公室时间：星期四，下午 2:00 - 3:00 及预约 电话：480-727-5120 电子邮件：Shenghan.Guo@asu.edu 课程描述 这是一门研究生课程，介绍机器学习和人工智能的概念和基本方法。 它包含几个部分：机器学习相关概念、概率推理、神经网络和监督/无监督学习。 编程将是课程的关键部分。 学生将使用编程语言编写机器学习算法并解决问题。 入学要求 先决条件：统计、概率论和线性代数的基础知识；编程技能，例如 Python、C/C++、R、JAVA 或 MATLAB。教材可选，但推荐：《机器学习简介》，第三版，Ethem Alpaydin，出版商：麻省理工学院出版社，ISBN 978-0-262-02818-9 总体课程目标和预期学习成果 目标是让学生从方法论和实践的角度深入了解机器学习。要成功完成本课程，学生必须展示对机器学习模型和使用 Python 或其他编码语言通过机器学习解决问题的知识。