100 条"机器学习算法的数学解析与Python实现"搜索结果
  • 莫凡
  • 一本讲解算法的书籍,从生活中的常见例子来讲解,使读者发现算法的乐趣,能快速把算法应用到机器学习中。
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
  • 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
Python机器学习 电子书
  • 郭羽含 陈虹 肖成龙 主编
  • 《Python机器学习》从实用的角度出发,整合Python语言基础、数据分析与可视化、机器学习常用算法等知识。内容从*基本的Python编程基础入手,由浅入深、循序渐进地讲授NumPy库和Matplotlib库,以及复杂的机器学习基本理论和算法,并突出知识的实用性和可操作性。《Python机器学习》力求以浅显的语言讲解复杂的知识,以直观的案例辅助读者理解,并以图表形式展示代码和运行结果,配合习题巩
机器学习与Python实践 电子书
  • 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Python实战 电子书
  • 张松慧 陈丹 主编
  • 本书使用Python的机器学习算法库scikit-learn讲解机器学习重要算法的应用,内容包括机器学习认知、数据预处理、KNN算法、线性回归算法、逻辑回归算法、朴素贝叶斯算法、决策树与随机森林算法、支持向量机、k-mcans算法、神经网络、模型评估与优化。本书使用通俗易懂的语言、丰富的图表和大量的案例对机器学习的重要算法进行讲解,提供一条从实践出发掌握机器学习知识的途径,读者即使没有很扎实的数学
Python机器学习入门 电子书
  • 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
Python机器学习入门与实战 电子书
  • 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机器学习编程与实战 电子书
  • 林耀进 张良均
  • 本书共8章,内容包括Python概述、NumPy数值计算、pandas基础、pandas进阶、Matplotlib绘图、scikit-learn、餐饮企业综合分析与预测、通信运营商客户流失分析与预测。前6章设置了选择题、填空题和操作题,后两章设置了操作题,希望通过练习和操作实践,读者可以巩固所学的内容。
机器学习算法竞赛实战 电子书
  • 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
  • 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。
机器学习:公式推导与代码实现 电子书
  • 鲁伟
  • 本书基于NumPy与sklearn,介绍26个主流机器学习算法的实现。
从零开始:机器学习的数学原理和算法实践 电子书
  • 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。
Python机器学习经典实例 电子书
  • 用流行的Python库scikitlearn解决机器学习问题。
Python机器学习开发实战 电子书
  • 王新宇
  • Python机器学习入门,以实战为重点,配有大量代码和案例,简单、快速、易学。
Python深度学习:逻辑、算法与编程实战 电子书
  • 何福贵 编著
  • 机器学习是人工智能领域一个极其重要的研究方向,而深度学习则是机器学习中一个非常接近AI的分支,其思路在于建立进行分析学习的神经网络,模仿人脑感知与组织的方式,根据输入数据做出决策。深度学习在快速的发展过程中,不断有与其相关的产品推向市场,显然,深度学习的应用将会日趋广泛。《Python深度学习:逻辑、算法与编程实战》是关于深度学习的理论、算法、应用的实战教程,内容涵盖深度学习的语言、学习环境、典型
用Python实现深度学习框架 电子书
  • 陈震
  • 本书分为三个部分。第一部分是原理篇,实现了MatrixSlow框架的核心基础设施,并基于此讲解了机器学习与深度学习的概念和原理。第二部分是模型篇,介绍了多种具有代表性的模型,包括逻辑回归、多层全连接神经网络、因子分解机、Wide&Deep、DeepFM、循环神经网络以及卷积神经网络,这部分除了着重介绍这些模型的原理、结构以及它们之间的联系外,还用MatrixSlow框架搭建并训练它们以解决实际问题
ROS机器人编程与SLAM算法解析指南 电子书
  • 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。
机器学习经典算法剖析——基于OpenCV 电子书
  • 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
深度学习的数学——使用Python语言 电子书
高等数学(下册) 电子书
  • 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
Python算法设计与分析 电子书
  • 王硕 董文馨 张舒行 张洁 李秉伦
  • 本书内容包括:算法初步、排序算法、查找、双指针问题、哈希算法、深度优先搜索算法、广度优先搜索算法、回溯算法、动态规划、贪心算法、分治算法、并查集、最短路径算法和数论算法等常见算法。