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  • 机器学习基础 原理、算法与实践

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    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...

  • 跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战

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    唐宇迪著2019 年出版449 页ISBN:9787115512444

    全书共20章,大致分为4个部分。第1部分介绍了Python必备的工具包,包括科学计算库Numpy、数据分析库Pandas、可视化库Matplotlib;第2部分讲解了机器学习中的经典算法,例如回归算法、决策树、集成算法、支持向量机...

  • 机器学习经典算法剖析 基于OpenCV

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    赵春江编著2018 年出版290 页ISBN:9787115482136

    本书就是出于此目的,对正态贝叶斯分类器、K近邻算法、支持向量机、决策树、AdaBoost、梯度提升树、随机森林、极端随机树、期望极大值、神经网络这十大经典的机器学习算法先进行具体的原理分析,然后给出OpenC...

  • 图灵程序设计丛书 Python数据科学与机器学习 从入门到实践

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    张海艳责任编辑;陈光欣译;(美)弗兰克·凯恩2019 年出版274 页ISBN:9787115512413

    本书帮助你进入数据科学的世界,让你能够使用Python进行数据分析和高效的机器学习。首先从一节Python速成课开始,然后回顾统计学和概率论的基础知识,接着深入讨论与数据挖掘和机器学习相关的60多个主题。这些主...

  • Python机器学习 第2版

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    (美)塞巴斯蒂安·拉施卡,瓦希德·米尔贾利利著2019 年出版366 页ISBN:9787111611509

    机器学习与预测分析正在改变企业和其他组织的运作方式,本书将带领读者进入预测分析的世界。全书共16章,除了简要介绍机器学习及Python在机器学习中的应用,还系统讲述了数据分类、数据预处理、模型优化、集成学...

  • 机器学习 从公理到算法

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    于剑著2017 年出版231 页ISBN:9787302471363

    机器学习的主要目的是从有限的数据中学习到知识。而知识的基本单元是概念。借助于概念,人类可以在繁复的思想与多彩的世界之间建立起映射,指认各种对象,发现各种规律,表达各种想法,交流各种观念。一旦缺失相应的...

  • 分布式机器学习 算法 理论与实践

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    刘铁岩等著2018 年出版264 页ISBN:9787111609186

    本书的目的是向读者全面展示分布式机器学习的现状,深入分析其中的核心技术问题,并且讨论该领域未来发展的方向。本书既可以作为研究生从事分布式机器学习方向研究的参考文献,也可以作为人工智能从业者进行算法...

  • Python+Spark 2.0+Hadoop 机器学习与大数据实战

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    林大贵著2018 年出版519 页ISBN:9787302490739

    本书详细介绍如何模拟云计算的虚拟环境的架设与计算机网络设定外,并且介绍基础软件下载与安装,按部就班地利用简单的范例程序与网络所收集数据,让读者从实际的操作中,很踏实地学习到,如何利用多台计算机所架设的...

  • Python机器学习 数据分析与评分卡建模 微课版

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    翟锟,胡锋,周晓然编著2019 年出版177 页ISBN:9787302516842

    这本书是一本入门书,也是一本提高书,它提炼总结了作者从python小白到python建模工程师的历程;如果你有志于进入数据分析/建模领域,它一定会让你惊喜。书中的代码你可以直接用,具有很高的可移植性。通读它,学会它,....

  • 利用机器学习开发算法交易系统

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    (韩)安明浩著;王雪珂译2019 年出版172 页ISBN:9787115504043

    本书介绍了机器学习必要的统计与概率方面的数学理论,以及适用机器学习的领域相关的领域知识,同时收录了实现代码。利用机器学习编写程序时,机器学习算法所占的比重并不大,重要的是理解数据并掌握特性。在此过程...

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