100 条"机器学习的数学"搜索结果
  • 雷明
  • ·上海交通大学特别研究员、阿里巴巴、百度算法专家、优酷首席科学家、谷歌机器学习开发者专家力荐教材·透彻地理解机器学习算法,从数学层面搞懂这些核心算法原理的逻辑,具备推导和证明算法的能力·在解决人工智能工程实践的问题中,能够用数学知识进行分析和建模·精准覆盖人工智能领域中机器学习、深度学习、强化学习相关的数学知识·从机器学习应用的角度讲授数学,让数学在机器学习中的应用无缝衔接·涵盖概率论、信息论、化方法等机器学习中的目标函数构造、模型优化以及各种机器学习算法的核心知识·囊括了微积分和线性代数等基本数学知识
机器学习原理与实战 电子书
  • 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(慕课版) 电子书
  • 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
机器学习与数据挖掘 电子书
  • 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
零基础学机器学习 电子书
  • 黄佳
  • 轻松入门机器学习,理论实战并重,适合零基础学习者。
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。
机器学习与大数据技术 电子书
  • 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。
机器学习从原理到应用 电子书
  • 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。
基于机器学习的工作流活动推荐 电子书
  • 随着云计算、大数据等的快速发展,越来越多的组织用信息化手段进行流程管理。如何提升流程执行的智能化程度、动态性和柔性,以提高对非标准业务的管理效率,是流程管理面临的一个重要问题。本书基于流程管理系统积累的日志,提出了3种流程管理的工作流活动推荐方法,分别为基于用户类别近邻的活动推荐方法、基于Pearson相关系数的活动推荐方法和基于协同过滤的活动推荐方法,并介绍了一种流程信息的可视化算法,实现了一个
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
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。
机器学习及应用(在线实验+在线自测) 电子书
  • 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。
机器学习案例实战(第2版) 电子书
  • 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
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
机器学习公式详解(第2版) 电子书
  • 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
让孩子自主学习数学 电子书
  • 朱用文
  • 一本写给初中生和家长的数学教育书籍。
数学学习困难的鉴别与辅导 电子书
  • 黄大庆
  • 本书分3篇,共5章。第一篇数学学习困难概览,主要介绍数学学习困难的基本概念、成因;第二篇数学学习困难的鉴别与发展;第三篇数学学习困难的辅导。
ROBOTC FOR LEGO EV3基础编程与实例 电子书
  • 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。
概率论与数理统计 电子书
  • 同济大学数学系
  •   1.内容经典,附二维码方式增加章导读以及扩展阅读内容,既体现数学严谨的思维逻辑,又反映数学之美。  2.细化考研题目。配套辅导教材将细致讲解考研题目,培养学生的逻辑思维能力。  3.随时更新新技术发展资料,配有微课视频。