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100 条"白话大数据与机器学习"搜索结果
白话大数据与机器学习
高扬
资深大数据专家多年实战经验总结,拒绝晦涩,开启大数据与机器学习妙趣之旅。
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机器学习Python实战
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
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机器学习案例实战
赵卫东
机器学习已经广泛地应用于各行各业,深度学习的兴起再次推动了人工智能的热潮。本书结合项目实践,首先讨论了TensorFlow、PySpark、TI-ONE等主流机器学习平台的主要特点;然后结合Tableau介绍了数据可视化在银行客户用卡行为分析的应用。在此基础上,利用上述介绍的这些平台,通过多个项目案例,详细地分析了决策树、随机森林、支持向量机、逻辑回归、贝叶斯网络、卷积神经网络、循环神经网络、对抗
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动手学机器学习
张伟楠
本书系统介绍了机器学习的基本内容及其代码实现,是一本着眼于机器学习教学实践的图书。本书包含4个部分:第一部分为机器学习基础,介绍了机器学习的概念、数学基础、思想方法和简单的机器学习算法;第二部分为参数化模型,讲解线性模型、神经网络等算法;第三部分为非参数化模型,主要讨论支持向量机和决策树模型及其变种;第四部分为无监督模型,涉及聚类、降维、概率图模型等多个方面。本书将机器学习理论和实践相结合,以大量
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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
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Python机器学习经典实例
用流行的Python库scikitlearn解决机器学习问题。
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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。
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Python机器学习开发实战
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。
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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。
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机器学习(第2版)
赵卫东 董亮 编著
机器学习是人工智能的重要技术基础,涉及的内容十分广泛。本书涵盖了机器学习和深度学习的基础知识,主要包括机器学习的概述、统计学基础、分类、聚类、神经网络、贝叶斯网络、支持向量机、文本分析、分布式机器学习算法等经典的机器学习基础知识,还包括卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、目标检测、自编码器等深度学习的内容。此外,本书还介绍了机器学习的热门应用领域推荐系统以及强化学习等主题。本书深入浅出、内容
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机器学习(慕课版)
主编
本书是一本零基础的Illustrator软件的实战教材,旨在介绍如何使用Illustrator软件在平面设计领域的使用方法与技巧。本书首先介绍Illustrator软件在平面领域中的主要应用范围和领域,然后逐步由浅入深的介绍如何使用软件完成图形的设计与编辑、路径的绘制与编辑、图形样式的创建与编辑、文本与图表的创建与编辑、图层与蒙版的应用、效果类应用方法、混合与封套的应用方法等。书籍中所涉及的案例都
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零基础学机器学习
黄佳
轻松入门机器学习,理论实战并重,适合零基础学习者。
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机器学习从原理到应用
卿来云 黄庆明
本书共11章,主要介绍机器学习的基本概念和两大类常用的机器学习模型,即监督学习模型和非监督学习模型。
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高速列车智能自主定位模型与在线学习算法——基于应答器实测数据的机器学习
陈德旺著
本书利用武广高铁、京沪高铁和郑西高铁的大量实测数据开展研究,采用计算智能和机器学习等理论和方法,研究了几种比较典型的高速列车定位模型,尤其是基于应答器信息的模型参数在线学习算法,以提高列车定位精度和在线学习能力。最后,开发了高速列车职能定位软件,实现了相关的定位算法,并做了大量的比较和分析。
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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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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
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机器学习及应用(在线实验+在线自测)
李克清
机器学习原理与实例代码,包括决策树、神经网络等11章。
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机器学习案例实战(第2版)
赵卫东 著
机器学习已经广泛地应用于各行各业,深度学习的兴起再次推动了人工智能的热潮。本书结合项目实践,首先讨论了主流机器学习平台的主要特点以及机器学习的实战难点。在此基础上,利用主流的机器学习开源平台TensorFlow、OpenVINO、PaddlePaddle等,通过17个实战案例,详细地分析了决策树、随机森林、支持向量机、逻辑回归、贝叶斯网络、聚类、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等机器学习和
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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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机器学习公式详解(第2版)
谢文睿
周志华老师的《机器学习》(俗称“西瓜书”)是机器学习领域的经典入门教材之一。本书是《机器学习公式详解》(俗称“南瓜书”)的第2版。相较于第1版,本书对“西瓜书”中除了公式以外的重、难点内容加以解析,以过来人视角给出学习建议,旨在对比较难理解的公式和重点内容扩充具体的例子说明,以及对跳步过大的公式补充具体的推导细节。全书共16章,与“西瓜书”章节、公式对应,每个公式的推导和解释都以本科数学基础的视角
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ROBOTC FOR LEGO EV3基础编程与实例
码高机器人
本书以LEGOMINDSTORMS作为机器人平台,通过全方位的编程实例讲解,深入介绍了ROBOTS的编程方法。
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