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机器学习
Foundations of Machine Learning
MehryarMohri
Python机器学习经典实例
用流行的Python库scikitlearn解决机器学习问题。
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。
Machine Learning Design Patterns
ValliappaLakshmanan
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深入浅出神经网络与深度学习
[澳] 迈克尔·尼尔森
本书细致阐释神经网络和深度学习的核心概念,带你掌握神经网络的工作原理。
机器学习的数学
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
大数据与人工智能导论
姚海鹏
人工智能参考书,大数据挖掘指导书。
深度学习高手笔记·卷1:基础算法
刘岩
本书从算法理论、算法源码、实验结果等方面对深度学习算法进行分析和介绍。
人工智能 (第2版)
[美]史蒂芬·卢奇
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TensorFlow:实战Google深度学习框架
郑泽宇
TensorFlow是谷歌2015年开源的主流深度学习框架,目前已在谷歌、优步(Uber)、京东、小米等科技公司广泛应用。《TensorFlow:实战Google深度学习框架》为使用TensorFlow深度学习框架的入门参考书,旨在帮助读者以快速、有效的方式上手TensorFlow和深度学习。
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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。
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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。
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Python机器学习
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
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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
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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。
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场景化机器学习
[澳]道格·哈金(Doug
本书展示了如何在业务场景中应用机器学习,全书分为三个部分。第一部分介绍有效的决策如何帮助公司提高生产率以保持竞争力,阐释如何使用开源工具和AWS工具将机器学习应用于业务决策中。第二部分以虚拟人物为主线,研究六个场景,这些场景展示了如何使用机器学习来制定各种业务决策。第三部分讨论如何在Web上设置和共享机器学习模型,还介绍了一些案例。
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