机器学习作者的简单介绍

机器学习导论作者简介

阿培丁）Ethem Alpaydin，是土耳其伊斯坦布尔博阿齐奇大学计算机工程系的教授。于1990年在洛桑联邦理工学院获博士学位，之后先后在美国麻省理工和伯克利大学工作和进行博士后研究。Ethem博士主要从事机器学习方面的研究，是剑桥大学的《The Computer Journal》杂志编委和Elsevier的《Pattern Recognition》杂志的副主编。

Ethem Alpaydin， 一位在计算机工程领域拥有深厚学术背景的学者，目前担任土耳其伊斯坦布尔博阿齐奇大学的教授。他的学术旅程始于1990年，当时他在瑞士洛桑联邦理工学院获得了博士学位。随后，他在美国的麻省理工学院和伯克利大学继续深造，进行了博士后的研究工作，积累了丰富的学术经验。

鱼顺顺，一个多才多艺的女性，以“某顺”自称，活跃在文字与音频领域。她是一名自由撰稿人，也是一位电台主持人，尤其在情感解读方面享有盛誉。2004年，鱼顺顺踏入博客世界，为多个媒体平台贡献了丰富的专栏内容。

新西兰怀卡托大学计算机科学系的资深学者，Ian H.Witten教授以其深厚的学术造诣和卓越贡献闻名于世。他曾荣获ACM和新西兰IFIP颁发的Namur奖项，这一荣誉是对他在数据挖掘领域杰出成就的肯定。他的研究领域涵盖了广泛的实用机器学习技术，对大数据管理和处理有着深入的理解和独到见解。

Ian H.Witten是一位新西兰怀卡托大学计算机科学系的杰出教授，以其深厚的专业知识和卓越贡献而闻名。他在学术界享有盛誉，曾荣获ACM和新西兰IFIP颁发的Namur奖项，这是对他在数据挖掘领域杰出成就的肯定。

基本简介：机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。

经典原版书库·数据挖掘:实用机器学习技术作者简介

经典原版书库中的《数据挖掘：实用机器学习技术》是由新西兰的威滕（Lan H.Witten）教授所著。威滕教授现任怀卡托大学计算机科学系教授，是ACM和新西兰皇家学会的尊贵成员。

经典原版书库中的《数据挖掘：实用机器学习技术》凭借其独特的教学方式赢得了赞誉。它不仅是一本理想的教学教材，对于希望提升实践技能和理论知识的学员和研究者来说，是一本富有启发性的读物。

机械工业出版社出版了一本名为《数据挖掘：实用机器学习技术》的经典原版图书，作为经典原版书库系列的第一版，它于2005年9月1日正式发行。全书共计524页，采用16开本设计，为读者提供了丰富的内容。本书的国际标准书号（ISBN）为7111172485，同时还有条形码9787111172482可供识别。

经典原版书库中的《数据挖掘：实用机器学习技术》经过了1999年初始版本的大幅更新，以反映过去五年的技术变迁。尽管核心理念保持不变，但新版的革新之处显著，其参考文献数量翻倍，新增内容丰富多样。新版书中特别加入了30个全新的技术章节，为读者提供了更为全面的学习资源。

机器学习实战的作者介绍

1、Peter Harrington拥有电气工程学士和硕士学位，他曾经在美国加州和中国的英特尔公司工作7年。Peter拥有5项美国专利，在三种学术期刊上发表过文章。他现在是Zillabyte公司的首席科学家，在加入该公司之前，他曾担任2年的机器学习软件顾问。Peter在业余时间还参加编程竞赛和建造3D打印机。

2、《机器学习实战》（作者：Peter Harrington）：这本书介绍了一些流行的机器学习算法，并提供了实用的代码示例，可以帮助您快速上手机器学习。

3、新西兰怀卡托大学计算机科学系的资深学者，Ian H.Witten教授以其深厚的学术造诣和卓越贡献闻名于世。他曾荣获ACM和新西兰IFIP颁发的Namur奖项，这一荣誉是对他在数据挖掘领域杰出成就的肯定。他的研究领域涵盖了广泛的实用机器学习技术，对大数据管理和处理有着深入的理解和独到见解。

4、推荐教材《机器学习实战》，作者是 Peter Harrington。阅读这本书需要读者掌握 Python 语言，加上 Numpy，Scipy，matplotlib 函数库的一些基础内容。数理统计 数理统计方面还是有一些东西是蛮常用的。例如时间序列模型 ARMA 模型等。

5、Ethem Alpaydin， 一位在计算机工程领域拥有深厚学术背景的学者，目前担任土耳其伊斯坦布尔博阿齐奇大学的教授。他的学术旅程始于1990年，当时他在瑞士洛桑联邦理工学院获得了博士学位。随后，他在美国的麻省理工学院和伯克利大学继续深造，进行了博士后的研究工作，积累了丰富的学术经验。

6、他的学术生涯中，著作丰富且影响力深远，其中包括了《Managing Gigabytes： Compressing and Indexing Documents and Images》和《How to Build a Digital Library》这两本备受推崇的著作。这两本书不仅在技术层面上提供了实用的机器学习技术，还深入探讨了大数据处理和信息管理的关键策略。

吴恩达的主要成就

吴恩达的成就还包括在多个领域的出版物，如深度学习、计算机视觉、自然语言处理等。他的研究成果在学术界和工业界都有广泛的应用。

吴恩达早期的工作包括斯坦福自动控制直升机项目，吴恩达团队开发了世界上最先进的自动控制直升机之一。吴恩达同时也是机器学习、机器人技术和相关领域的100多篇论文的作者或合作者，他在计算机视觉的一些工作被一系列的出版物和评论文章所重点引用。

后来，他离开斯坦福大学，创建了机器学习公司Coursera，该公司在在线教育领域取得了巨大的成功。此外，吴恩达还担任过百度公司的首席科学家和自动驾驶部门负责人，为百度在人工智能领域的发展做出了重要贡献。

年10月，吴恩达将出任Woebot公司新任董事长，该公司拥有一款同名聊天机器人。

被誉为机器学习之父的人是谁

被誉为机器学习之父的人是迈克尔·乔丹。迈克尔·乔丹，乔丹教授目前执教于加州大学伯克利分校，还是美国科学院、美国工程院、美国艺术与科学院三院院士，是人工智能领域唯一一位获此成就的科学家。他被公认是机器学习领域开创者之一。

被誉为这个称号的人是Arthur？Samuel。Arthur？Samuel于1959年提出了第一个被广泛应用的人工智能学习框架，称为“机器学习”。在此之前，机器学习被视为一种仅仅基于数据的统计方法，而不是一种完全的人工智能学习方法。

ArthurSamuel。ArthurSamuel（1901-1990）是一位美国计算机科学家和人工智能先驱。在20世纪50年代和60年代开创了人工智能和机器学习领域的研究，做出了重要贡献。Samuel于1959年首次提出了“机器学习”这个概念，将其定义为让计算机从数据中自动获取知识，改进性能的方法。

班哲明林（Benjamin Lin）是一位杰出的计算机科学家和人工智能领域的先驱。他在机器学习、深度学习和自然语言处理等领域做出了重大贡献，被誉为深度学习之父。班哲明林于1968年出生于中国台湾，他在年幼时就展现出了对计算机科学的浓厚兴趣。

想了解生物医药数据科学应该看哪些书比较好?

1、《生物信息学基础》- 作者：王志新。这本书是一本入门级的生物信息学教材，介绍了生物信息学的基本概念、方法和工具，包括序列比对、基因组注释、蛋白质结构预测等内容。 《R语言实战》- 作者：谢益辉。

2、自学相关书籍和教材。例如，《生物信息学基础》是一本介绍生物信息学基本概念和方法的书籍，适合初学者阅读。此外，还有一些在线资源可以帮助您学习生物信息学，例如GitHub上的Bioinformatics-Core-Concepts项目。 参加学术会议和研讨会。

3、《师从天才——一个科学王朝的建立》 本书是当代科普名著系列中的一本，仅此看出，这本书的意义重大。本书意在讲述美国科学界的师承关系，其选择的角度是药理学界。因而这本书常作为药理学的入门科普必读书目。