当前位置:首页 > 名称

大约有39,290项符合查询结果项。(搜索耗时:0.4917秒)

为您推荐: 机器学习 漫画机器学习 快乐机器学习 零基础学机器学习 python机器学习实战 机器学习基础

  • 机器学习经典算法剖析 基于OpenCV

    赵春江编著2018 年出版290 页ISBN:9787115482136

    本书就是出于此目的,对正态贝叶斯分类器、K近邻算法、支持向量机、决策树、AdaBoost、梯度提升树、随机森林、极端随机树、期望极大值、神经网络这十大经典的机器学习算法先进行具体的原理分析,然后给出OpenC...

  • Java K 9学习笔记

    林信良编著2018 年出版572 页ISBN:9787302501183

    本书针对Java SE 9新功能全面改版,无论是章节架构或范例程序代码上,皆作了全面的重新审阅与翻新。详细介绍JVM、JRE、Java SE API、JDK与IDE之间的关系与对照。必要时从Java SE API的原始码分析,了解各种语法...

  • 神经网络与机器学习 英文版

    (加)SimonHaykin著2009 年出版906 页ISBN:9787111265283

    本书作者结合近年来神经和机器学习的最新进展,在介绍经典神经网络的过程中充实了最新的研究进展,从理论和实际应用出发,全面、系统地介绍了神经网络的基本模型、方法和技术,并将神经网络和机器学习有机地结合在...

  • 机器学习及其应用 2013

    张长水,杨强主编2013 年出版204 页ISBN:9787302336198

    本书邀请国内外相关领域的专家撰文,以综述的形式分别介绍机器学习不同分支及相关领域的研究进展。全书共分8章,内容分别涉及稀疏Topical表示学习、基于向量场的流形学习和排序、秩极小化、实值多变量维数约简...

  • R语言机器学习参考手册 英文

    丘祐玮著2016 年出版431 页ISBN:9787564160630

    本书通过设置一个用户友好的编程环境并使用R语言进行数据ETL来介绍R语言基础知识。提供数据探索样例,以展示R语言的数据可视化和机器学习功能在探索隐含关系方面的强大能力。你将深入了解重要的机器学习主题...

  • Java语言程序设计 学习要点与习题解析

    刘青宝,蒋杰,姚庭宝编著2007 年出版351 页ISBN:7810994379

    本书与《Java语言及编程技术》教材相配套,按教材中的内容进行编排。每章包含学习要点、判断题、选择题、填空题、算法设计题、编程题、习题解析。...

  • Spark机器学习进阶实战

    马海平,于俊,吕昕,向海著2018 年出版210 页ISBN:9787111608103

    全书一共分三篇。基础篇(1~2章)对Spark机器学习进行概述、并通过Spark机器学习开始进行数据分析;算法篇(3~8章)针对分类、聚类、回归、协同过滤、关联规则、降维等算法进行详细讲解,并进行案例支持;综合案例篇(9......

  • Apache Spark机器学习

    (美)刘永川(Alex Liu)著2017 年出版208 页ISBN:9787111562559

    本书包装了一系列项目“蓝图”,展示了Spark可以帮你解决的一些有趣挑战,读者在将理论知识实践于一些实际项目之前,会了解到如何使用Spark notebook,以及如何访问、清洗和连接不同的数据集,你将在其中了解Spark机...

  • Python+Tensorflow机器学习实战

    李鸥编著2019 年出版237 页ISBN:9787302522607

    本书全面阐述了Tensorflow机器学习框架的原理、概念,详细讲解了线性回归、支持向量机、神经网络算法、无监督学习等常见的机器学习算法模型,并通过Tensorflow在图形识别、文本识别、语音识别等方面的成功实例...

  • 机器学习入门之道

    (日)中井悦司著;姚待艳译2018 年出版205 页ISBN:9787115479341

    本书紧紧围绕“机器学习的商业应用”这个主题,从数学原理上解释了机器学习的一些基础算法,如最小二乘法、最优推断法、感知器、Logisitic回归、K均值算法、EM算法、贝叶斯推断等。全书的主旨在于帮助读者理解...

返回顶部