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......
马秋菊，刘延岭主编2008 年出版199 页ISBN：7508452313
本书与普通高等教育“十一五”国家级规划教材《数据结构（C语言描述）》一书配套使用，内容可选性强、实现通俗、便于讲解和学习、突出实用性和应用性。全书由实验和学习指导两部分组成，所选内容都是高职高专计算...
美国不列颠百科全书公司编著；石乔，张鸿鹏译2012 年出版101 页ISBN：9787109172289
全书共18卷， 涵盖地球科学、生命科学、物理学、天文学、生态学等基础知识。本书所有页面均配有插图，总共约18000幅、每卷超过1000幅。透过精美的图画，配以翔实的文字解说，使得那些枯燥知识变得生动、易于掌握。...
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）马特利著2006 年出版695 页ISBN：7564105763
本书包括：Python 语法的快速指导；Python面向对象编程的解释；迭代器、生成器、模块、包、字节、正则表达的概观；Python 内嵌类型和主要模块的快速参考；Python扩展和嵌入的信息。...
阿培丁著2014 年出版338 页ISBN：9787111453772
本书对机器学习的定义和应用实例进行了介绍，涵盖了监督学习、贝叶斯决策理论、参数方法、多元方法、维度归约、聚类、非参数方法、决策树、线性判别式、多层感知器、局部模型、隐马尔可夫模型、分类算法评估...
（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...
（巴西）洛伊安妮·格罗纳著2017 年出版220 页ISBN：7115467536
本书首先介绍了JavaScript语言的基础知识，接着讨论了数组、队列、栈和链表等最重要的数据结构，接下来深入分析了散列表、字典和集合的工作原理，然后阐述了什么是树以及如何使用二叉树和二叉搜索树。之后，你还会...
