张水华责任编辑；林强2019 年出版157 页ISBN：9787513062534
本书从数学优化的角度对目前人工智能的代表技术机器学习进行分析，解决了目前这一领域偏向应用，数学理论较弱的问题，从原理、数学解析两个方面对特征提取、分类、聚类、神经网络等进行了全面系统的剖析。解决了...
周志华著2016 年出版425 页ISBN：9787302423287
本书比较全面地介绍了机器学习理论，内容包括模型模型评估与选择、决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与距离学习、特征选择、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学...
赵玉鹏著2013 年出版193 页ISBN：9787511714503
本书主要是通过分析机器学习的研究前沿及其两大核心问题——“机器学习的可能实现路径”和“机器学习的发现功能”把这些问题展开讨论。
Head First Python 重视大脑的学习指南 中文版
（美）巴里著；林琪，郭静等译2012 年出版457 页ISBN：9787512322233
本书是典型操作方法手册，通过图片、游戏、故事、激发学习的小测验，你不只会学习 Python与其他编程语言的异同，并且让您了解如何成为一个好的程序员。本书介绍了Python的动态存储数据的唯一方法、构建基于Pytho...
