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100 条"机器学习入门：数学原理解析及算法实践（智能系统与技术丛书）"搜索结果
机器学习入门：数学原理解析及算法实践（智能系统与技术丛书）
机器学习入门：数学原理解析及算法实践（智能系统与技术丛书）
  • 董政
  • 微软一线工程师带你入门机器学习，让你知其然并知其所以然。
从零开始：机器学习的数学原理和算法实践 电子书
从零开始：机器学习的数学原理和算法实践
  • 大威 编著
  • 一学就会的数学知识，通俗易懂的算法原理，经典实用的编程实践。
智能推荐算法与系统构建实践 电子书
智能推荐算法与系统构建实践
  • 编著
  • 本书从系统视角出发,阐述如何利用技术手段搭建企业级推荐系统,内容包括认知篇、数据篇、召回篇、排序篇、系统篇5个部分，覆盖企业级推荐系统建设的核心要点。本书知识体系清晰，从基础知识切入，逐步深入，先后涉及推荐系统的经典技术、主流技术和前沿技术。本书通过“理论+案例+代码示例+心得体会”的方式阐述、归纳和总结推荐系统的知识，帮助读者理解推荐系统，掌握技能，建立系统思维。本书适合对推荐系统感兴趣的初学者
推荐系统：产品与算法解析 电子书
推荐系统：产品与算法解析
  • 王超
  • 从产品视角解析推荐系统的产品和算法设计。
深度学习算法与实践 电子书
深度学习算法与实践
  • 于子叶
  • 本书旨在为读者建立完整的深度学习知识体系。全书内容包含3个部分，第一部分为与深度学习相关的数学基础；第二部分为深度学习的算法基础以及相关实现；第三部分为深度学习的实际应用。
高等数学（下册） 电子书
高等数学（下册）
  • 保定学院 数学与计算机系 编
  • 本书系统介绍了高等数学的基本概念、基本理论和基本方法，分为上、下两册。上册含函数、极限和连续，导数与微分，微分中值定理与导数的应用，不定积分，定积分及其应用。下册含向量代数与空间解析几何、多元函数微分学、多元函数积分学、无穷级数、常微分方程等内容。每章均配有习题，书末附有习题参考答案，便于教与学。本书还引入数学工具软件Matlab，配合书中内容，介绍了用Matlab解数学问题的基本方法。本书可用作
机器学习与Python实践 电子书
机器学习与Python实践
  • 黄勉
  • 机器学习理论实践全书，12章内容丰富，适合各层次读者。
机器学习算法竞赛实战 电子书
机器学习算法竞赛实战
  • 王贺，刘鹏，钱乾
  • 本书是算法竞赛领域一本系统介绍竞赛的图书，书中不仅包含竞赛的基本理论知识，还结合多个方向和案例详细阐述了竞赛中的上分思路和技巧。
机器学习算法评估实战 电子书
机器学习算法评估实战
  • 宋亚统
  • 在机器学习算法的实际应用中，我们不仅要知道算法的原理，也要了解如何评估算法上线服务的可靠性。
Python机器学习入门与实战 电子书
Python机器学习入门与实战
  • 桑园 编著
  • 本书以零基础讲解为特色，用实例引导读者学习，深入浅出地介绍Python机器学习的相关知识和实战技能。
Python机器学习入门 电子书
Python机器学习入门
  • 程晨
  • Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。它具有丰富和强大的模块（库），能够很轻松地把用其他编程语言（尤其是C/C++）编写的各种模块联结在一起。这两年随着人们对人工智能的关注越来越多，大家对Python的学习热情也越来越高。在IEEE发布的编程语言排行榜中，Python已经多年排名第一。这本Python编程与机器学习的入门书，首先介绍了一些Python编程的基础知识，然
机器学习与大数据技术 电子书
机器学习与大数据技术
  • 牟少敏
  • 本书较为全面地论述了机器学习、深度学习、大数据技术与图像处理技术的基本概念、基础原理和基本方法，以农业为应用场景，力求通缩易懂，深入浅出的介绍了与机器学习、深度学习、大数据技术与图像处理技术问题联系密切的内容。全书主要分为4大部分：机器学习、大数据技术和图像处理技术的基础知识；经典的机器学习基本理论和方法，以及深度学习和大数据未来的发展；实践应用；机器学习和人工智能的数学基础与编程基础。
ROS机器人编程与SLAM算法解析指南 电子书
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  • 陶满礼
  • 内容条理清晰，源代码可读性强，非常适合初学者快速上手并掌握ROS。
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  • 石璞东
  • 基于TensorFlow.js，讲述如何解决深度学习应用部署的难题。
机器学习经典算法剖析——基于OpenCV 电子书
机器学习经典算法剖析——基于OpenCV
  • 赵春江
  • 机器学习是一种自动分析所构建模型的数据分析方法。通过迭代地从数据中不断学习，机器学习可以使计算机找到一些隐含的信息量，而这些信息量是无法明确通过编程得到的。本书以OpenCV2.4.9为研究工具，对算法—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、期望极大值、神经网络，不仅具体分析了它们的原理和实现方法，还进行了详细的源码解析，并且给出了基于OpenC
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计算机组成原理实验指导（基于RISC-V在线实训）
  • 组编
  • “计算机组成原理”是一门理论性、工程性和实践性都很强的专业核心基础课程，其实践教学对理论教学具有强支撑作用，是强化读者计算机系统能力、分析与解决复杂工程问题能力的重要途径。作者本着“理论与实践一体化、实验目标系统化、实验平台虚拟化、课程实验在线化、实验过程游戏化”的原则，历经十年持续的实践教学改革，开发了一系列原创的硬件在线仿真实验，建立了立足计算机系统、逐层递进、以设计型实验为主导的实践教学体系
计算机操作系统实验指导——基于RISC-V代理内核（在线实训版） 电子书
计算机操作系统实验指导——基于RISC-V代理内核（在线实训版）
  • 组编
  • 本书为基于RISC-V代理内核的计算机操作系统实验教材，实验分为设计基础实验和挑战实验两个部分，主要内容包括RISC-V体系结构、PKE实验和实验环境配置、中断处理、内存管理、进程管理、文件系统。本书采用RISC-V代理内核在实现代码规模极简化的同时，也更好地保证可操作系统在概念和功能上的完整性，有助于学生将实验重点放在操作系统重要概念对应的实现。本书可作为计算机类、电子信息类相关专业操作系统课程
数字电路与逻辑设计（微课版） 电子书
数字电路与逻辑设计（微课版）
  • 华中科技大学计算机科学与技术学院　组编
  • 本书内容结合微电子产业和计算机硬件产业的最新发展现状和技术前沿，注重基础性、高阶性、创新性和挑战性相结合，采用模块化的思想对教学内容进行有机划分，全书共9章，可以分为三个部分。第一部分是数字逻辑电路的基础，由第1～3章组成，包括基本知识、逻辑代数基础、半导体与集成门电路；第二部分是数字逻辑电路的经典设计和分析方法，由4～8章组成，包括组合逻辑电路、触发器、时序逻辑电路、信号产生与变换电路、数模和模
机器视觉与机器学习：算法原理、框架应用与代码实现 电子书
机器视觉与机器学习：算法原理、框架应用与代码实现
  • 宋丽梅 朱新军 编著
  • 《机器视觉与机器学习——算法原理、框架应用与代码实现》内容共10章。第1章为绪论，包括机器视觉的相关概念，机器视觉的发展、基本任务、应用领域与困难，以及马尔视觉理论；第2章为数字图像处理；第3章为相机成像；第4章为相机标定；第5章为ShapefromX；第6章为双目立体视觉；第7章为结构光三维视觉；第8章为深度相机，介绍当前颇受欢迎的Kinect、IntelRealSense等深度相机的知识与相关
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深度学习入门与TensorFlow实践
  • 林炳清
  • 基于TensorFlow2，系统讲述如何搭建、训练和应用深度学习模型。
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  • 文亮　著
  • 本书系统介绍推荐系统的技术理论和实践。首先介绍推荐系统的基础知识；然后介绍推荐系统常用的机器学习和深度学习模型；接着重点介绍推荐系统的4层级联架构，包括召回、粗排、精排和重排，以及谷歌、阿里巴巴等大型互联网公司在4层级联架构中的模型设计和实现原理；紧接其后介绍多目标排序在推荐系统中的应用，具体介绍阿里巴巴、谷歌等大型互联网公司的实践；最后从不同角度审视推荐系统，介绍公平性问题、知识蒸馏、冷启动等各
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张胜男
40周孕期全程指导，陪伴准妈妈度过孕期的每一个喜怒哀乐。
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