机器学习

本书内容涵盖了机器学习的基础知识，主要包括机器学习的概论、统计学习基础、分类、聚类、神经网络、贝叶斯网络、支持向量机、进化计算、文本分析等经典的机器学习理论知识，也包括用于大数据机器学习的分布式...

TensorFlow机器学习项目实战

这本书涵盖了各种项目在TensorFlow暴露什么可以用在不同的场景中TensorFlow。这本书提供项目培训模型、机器学习、深入学习,处理不同的神经网络。每个项目都是一个令人兴奋的和深刻的运动,将教你如何使用Te...

机器人制作从入门到精通

这是一本通俗易懂的机器人技术实践参考书。本书从仿生机器人的角度出发，以实例形式详细介绍了当今流行的机器人设计、选材和制作方法，意在让读者以最快的速度掌握制作小型机器人所需的知识和技能，提高制作水平...

机器学习与数据科学 基于R的统计学习方法

本书通过8章内容，由浅入深地介绍了机器学习、数据处理、数据再加工、数据分析、回归分析、数据分类、模型性能评估以及无监督学习等内容。可谓是每一章都是当前最新颖最有探索价值的专题，对于想要了解机器学...

深入理解Auto ML和Auto DL:构建自动化机器学习与深度学习平台

机器学习Web应用

这是一本结合Python语言讲述Web下机器学习的图书，本书内容全面，既能够让读者熟悉最基本的机器学习的相关概念，也能够了解Web下数据挖掘的工具和技术，除此之外，书中还会介绍与Django框架有关的知识以及数据库管理...

机器学习实践应用

本书主要是分享作者多年来的机器学习算法商业化实践经验。分别从机器学习的发展历程、算法理论、平台工具、实际案例几方面来系统化的介绍机器学习算法与实际业务的结合。全书分为20章，4个部分。4个部分包括...

Python机器学习实战

本书的主要内容分为四大部分：（1）Python 开发程序的一些方法技巧，比如虚拟环境管理、敏捷开发入门、单元测试等；（2）Python 中的一些中级使用技巧，比如列表生成式、多线程与多进程、Python程序性能分析等；（3）机器学......

Python机器学习算法

本书讲解目前流行的机器学习算法，包括线性回归、Logistic回归、Softmax回归、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、K近邻、kmeans、PCA、人工神经网络。每个算法分为三部分讲解：1.数学模型理论推导2.基于numpy的...

零起点 Python足彩大数据与机器学习实盘分析