（新加坡）黄莉婷，（新加坡）苏川集著2019 年出版116 页ISBN：9787115506641
与使用数学语言或计算机编程语言讲解算法的书不同，本书另辟蹊径，用通俗易懂的人类语言以及大量有趣的示例和插图讲解10多种前沿的机器学习算法。内容涵盖k均值聚类、主成分分析、关联规则、社会网络分析等无...
王晓华著2015 年出版176 页ISBN：9787302420422
本书分为12章，详细介绍Spark MLLib大数据处理和分析的方法和技巧。本书从Spark基础开始，依次介绍MLLib基础，MLLib中RDD详解，MLLib基本概念，协同，过滤算法，线性回归，分类，决策树与保序回归，聚类，关联规则，数据降维，特......
袁梅宇著2018 年出版295 页ISBN：9787302500148
本书主要介绍机器学习的基础算法，采用MATLAB编程实现各个算法。主要内容包括机器学习介绍、线性回归、逻辑回归、模型评估与选择、决策树、K-均值算法和EM、神经网络、K近邻和kd树、贝叶斯与文本分类、隐马...
罗伯托·巴蒂蒂（Roberto Battiti），毛罗·布鲁纳托（Mauro Brunato）2018 年出版272 页ISBN：9787115480293
本书是机器学习实战领域的一本佳作，从机器学习的基本概念讲起，旨在将初学者引入机器学习的大门，并走上实践的道路。本书通过讲解机器学习中的监督学习和无监督学习，并结合特征选择和排序、聚类方法、文本和网页...
轻松学习World Wide Web With Netscape
Jim Minatel著；阎小兵，李京申译1995 年出版189 页ISBN：7507709736
由Simon & Schuster（Asia）Pte Ltd授权出版。
（美）伊丽莎白·索耶·凯利著；小璇，杨媛，付欢译2013 年出版282 页ISBN：9787300170244
本书是配套于克鲁格曼《宏观经济学（第二版）》的学习指导书，包括教材本身的习题解答，对于教材的各个知识点进行了详细的解析，同时还扩充了一些习题，帮助学生夯实基础。...
机器学习项目开发实战 NET专家 F# 软件开发 智能机器人
（美）马蒂亚斯·布兰德温德尔（Mathias Brandewinder）2016 年出版264 页ISBN：9787115429513
本书教你学会利用简单的算法和技巧，构建更智能的.NET应用，从而可以让应用从数据中来自我学习。你可以利用自己熟悉的Visual Studio环境对项目编程，利用.NET环境下理想的F#语言来处理机器学习问题。如果你已经...
（美）Matthew Kirk著；段菲译2015 年出版188 页ISBN：9787115396181
本书面技术开发人员、CTO和咨询顾问人员，介绍了机器学习的基本原理，涵盖了测试驱动的机器学习、机器学习概述、K近邻分类、朴素贝叶斯分类、隐马尔科夫模型、支持向量机、神经网络、聚类、核岭回归、模型改进...
吕晓玲，宋捷主编2019 年出版332 页ISBN：9787300264066
本课程的教学内容主要包括聚类、关联、降维、变量选择、分类与预测、集成算法、图模型与推荐系统等。每一部分都是本课程授课的主要内容，都力求深入浅出，精讲细讲，不光讲解各种方法的过程与原理，还要加强学生对...
