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100 条"Python机器学习算法与应用"搜索结果
Python机器学习算法与应用
Python机器学习算法与应用
  • 邓立国
  • 以案例为导向，实践与理论相结合的机器学习。
联邦学习：原理与算法 电子书
联邦学习：原理与算法
  • 王伟
  • 人工智能机器学习教程书籍，平安科技联邦学习团队执笔，由浅入深介绍联邦机器学习的算法体系，注重工程实践，保证理论前沿性。
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。
跟着迪哥学：Python数据分析与机器学习实战 电子书
跟着迪哥学：Python数据分析与机器学习实战
  • 唐宇迪
  • 本书适合对人工智能、机器学习、数据分析等方向感兴趣的初学者和爱好者。
机器学习 电子书
机器学习
  • 董亮
  • 机器学习基础与高级内容全面讲解，实例丰富，易于学习巩固。
机器学习原理与实战 电子书
机器学习原理与实战
  • 何伟，张良均　主编
  • 本书共11章，分别介绍了机器学习概述、数据准备、特征工程、有监督学习、无监督学习、智能推荐的相关知识，并介绍了市财政收入分析案例、基于非侵入式电力负荷监测与分解的电力分析案例、航空公司客户价值分析案例、广电大数据营销推荐案例以及基于TipDM数据挖掘建模平台实现航空公司客户价值分析案例。
机器学习与数据挖掘 电子书
机器学习与数据挖掘
  • 王璐烽
  • 本书以项目实践作为主线，结合必需的理论知识，以任务的形式进行内容设计，每个任务都包含任务描述及任务实施的步骤，读者按照实施步骤进行操作就可以完成相应的学习任务，从而不断提升项目实践能力。本书主要内容涉及机器学习的基础知识，模型评估与选择，回归、分类、聚类等机器学习算法，数据挖掘的基础知识，数据分析与应用，以及通过用户行为分析预测项目学习如何将机器学习与数据挖掘应用到实际中。本书适合使用机器学习与数
Python实战速成手册：数据分析+机器学习+深度学习 电子书
Python实战速成手册：数据分析+机器学习+深度学习
  • 方勇　著
  • 本书基于Python语言，介绍了数据分析、机器学习、深度学习等内容，涉及统计学基础、Python基础、Python面向对象入门、在Python中操作MySQL、Pandas、Matplotlib、人工智能、Scikit-learn、神经网络等。书中包括大量代码和综合练习，以及丰富的实战案例。
数据结构与算法（Python版） 电子书
数据结构与算法（Python版）
  • 周元哲
  • 本书讲述了Python语言与数据结构。
机器学习实战 电子书
机器学习实战
  • [美]PeterHarrington
  • 《机器学习实战》面向日常任务的高效实战内容，介绍并实现机器学习的主流算法。
机器学习基础 电子书
机器学习基础
  • 编著
  • 近年来人工智能技术蓬勃发展，人工智能正在改变我们的生活。为了让读者在不需要掌握太多数学和计算机科学知识的情况下，能够快速上手，使用Python语言实现常用的机器学习算法，并解决一些实际的问题，我们策划并出版本书。本书共14章，内容涵盖基本的机器学习概念和环境搭建，目前各个领域中的热门算法，以及数据预处理、模型评估和文本数据分析等。希望本书可以让读者轻松入门，在动手实践的过程中找到乐趣。本书可以作为
机器学习实战 电子书
机器学习实战
  • 编著
  • 本书共11章，从推荐系统的发展历史、基本构成开始，依次剖析推荐系统的内容召回、协同过滤召回、深度学习召回中具有代表性的模型；再从经典排序模型到基于深度学习的排序，顺势介绍会话推荐、强化学习推荐及工业级推荐，搭建了完整的推荐系统技术体系，这是一个由浅入深的系统学习过程。
实用机器学习 电子书
实用机器学习
  • 孙亮 黄倩
  • 大数据时代为机器学习的应用提供了广阔的空间，各行各业涉及数据分析的工作都需要使用机器学习算法。本书围绕实际数据分析的流程展开，着重介绍数据探索、数据预处理和常用的机器学习算法模型。本书从解决实际问题的角度出发，介绍回归算法、分类算法、推荐算法、排序算法和集成学习算法。在介绍每种机器学习算法模型时，书中不但阐述基本原理，而且讨论模型的评价与选择。为方便读者学习各种算法，本书介绍了R语言中相应的软件包
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。
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。
Python编程基础与应用 电子书
Python编程基础与应用
  • 李方园
  • 《Python编程基础与应用》以“任务驱动，实战领先”为出发点，通过216个实例详细介绍了Python语言的基础知识和语法操作规范，同时，书中还剖析了10个综合应用案例，以培养读者解决问题的能力。本书将理论和实践融为一体，让读者真正做到学以致用。本书可以作为高职高专院校计算机类、自动化类、电子信息类、数字经济类等专业的Python编程入门教材，同时也可作为广大Python语言爱好者自学的参考书。本
Python开发与财务应用 电子书
Python开发与财务应用
  • 孙斌
  • 本书分九个项目，从基础知识入手，由浅入深、从易到难，涵盖了Python基础知识、Python基础语法、Python进阶语法、pandas基础、数据采集与清洗、Python数据可视化、Python财务会计应用、Python管理会计应用、综合应用等内容。
Python 深度学习 电子书
Python 深度学习
  • 吕云翔 刘卓然 关捷雄 等编著
  • 《Python深度学习》以深度学习框架为基础，介绍机器学习的基础知识与常用方法，全面细致地提供了机器学习操作的原理及其在深度学习框架下的实践步骤。全书共16章，分别介绍了深度学习基础知识、深度学习框架及其对比、机器学习基础知识、深度学习框架（以PyTorch为例）基础、Logistic回归、多层感知器、卷积神经网络与计算机视觉、神经网络与自然语言处理以及8个实战案例。本书将理论与实践紧密结合，相信
Python深度学习与项目实战 电子书
Python深度学习与项目实战
  • 著
  • 本书基于Python以及两个深度学习框架Keras与TensorFlow，讲述深度学习在实际项目中的应用。本书共10章，首先介绍线性回归模型、逻辑回归模型、Softmax多分类器，然后讲述全连接神经网络、神经网络模型的优化、卷积神经网络、循环神经网络，最后讨论自编码模型、对抗生成网络、深度强化学习。
演化学习：理论与算法进展 电子书
演化学习：理论与算法进展
  • 周志华
  • 适读人群：机器学习、人工智能、进化计算方面的研究人员和算法设计人员，包括科研院所、高校、企业的研究和高级开发人员，以及相关专业方向的研究生。机器学习知名学者周志华教授新作；中国高校知名人工智能研究团队20年攻关的新理论成果；给强大的演化算法找到“所以然”的理论支撑，指导机器学习优化问题的进一步发展；关键定理详细证明过程以附录形式给出，以供有余力的读者深挖。
机器视觉技术与应用实战 电子书
机器视觉技术与应用实战
  • 丁少华
  • 本书从机器视觉的基本概念到机器视觉算法，从机器视觉核心部件到可配置的纯嵌入式视觉系统，从2D视觉技术到3D视觉技术，从黑白视觉技术到彩色视觉技术，从传统视觉技术到深度学习技术，从视觉系统设计方案到各行业的应用场景，从视觉检测、测量、定位、读码与识别四大需求到实际应用案例都分别进行了详细介绍。
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