大约有652,900项符合查询结果项。（搜索耗时：0.6590秒）
为您推荐： 数据驱动的科学和工程 机器学习 商用机器学习 数据科学实践 机器学习 工程师和科学家的第一本书 机器学习的数学理论 智能科学与技术丛书 大数据与机器学习 python大数据分析与机器学习商业案例实战
-
Python高级数据分析 机器学习、深度学习和NLP实例
（印）萨扬·穆霍帕迪亚（Sayan Mukhopadhyay）著2019 年出版156 页ISBN：9787111617020本书介绍了基于Python的高级数据分析，探讨了Neo4j、Elasticsearch和MongoDB等数据库，讨论了如何实现包括主题爬取在内的ETL技术，并用于高频算法交易和目标导向的对话系统等领域；还介绍了一些机器学习概念（如半监...
-
大数据智能 互联网时代的机器学习和自然语言处理技术
刘知远，崔安欣等著2016 年出版220 页ISBN：9787121276484本书是一本介绍大数据智能分析的科普书籍， 旨在让更多的人了解和学习互联网时代的机器学习和自然语言处理技术，以期让大数据技术更好地为我们的生产和生活服务。全书包括大数据智能基础和大数据智能应用两个...
-
图灵程序设计丛书 Python数据科学与机器学习 从入门到实践
张海艳责任编辑；陈光欣译；（美）弗兰克·凯恩2019 年出版274 页ISBN：9787115512413本书帮助你进入数据科学的世界，让你能够使用Python进行数据分析和高效的机器学习。首先从一节Python速成课开始，然后回顾统计学和概率论的基础知识，接着深入讨论与数据挖掘和机器学习相关的60多个主题。这些主...
-
地球科学大数据挖掘与机器学习
周永章，张良均，张奥多，王俊著2018 年出版269 页ISBN：9787306064097本书是我国第一部地质科学大数据与机器学习教材。它系统介绍地球科学大数据挖掘与机器学习的基本框架与原理，重点分析高维数据的降维、分类与预测、大图形社区结构识别、无限流数据处理、机器学习及人工智能...
-
机器学习与数据挖掘：方法和应用
（美）RyszardS.MichalskiIvanBratkoMiroslavKubat等著；朱明等译2004 年出版423 页ISBN：7505392247本书主要分5个部分，共18章，较为全面地介绍了机器学习的基本概念，并讨论了数据挖掘和知识发现中的有关问题及多策略学习方法，具体地阐述了机器学习与数据挖掘在工程设计，文本、图像和音乐，网页分析、计算机病毒和....
-
Python大战机器学习 数据科学家的第一个小目标
华校专，王正林编著2017 年出版436 页ISBN：9787121308949本书以快速上手、四分理论六分实践为出发点，讲述机器学习的算法和Python编程实践，采用“原理笔记精华+算法Python实现+问题实例+实际代码+运行调参”的形式展开，理论与实践结合，算法原理与编程实战并重。全书共...
-
-
数据科学与工程技术丛书 计算机时代的统计推断 算法、演化和数据科学
（美）布拉德利·埃夫隆，（美）特雷福·黑斯蒂著2019 年出版296 页ISBN：9787111627524本书以丰富的案例介绍了计算机时代下的统计推断的发展脉络，从理论的角度剖析统计推断的各类算法、证据等，揭示统计推断如何推动当今大数据、数据科学、机器学习等领域的快速发展并引领数据分析的变革，最后展望...
-
-
量化学习 数据驱动下的学习行为分析
刘三女牙，杨宗凯著著2016 年出版142 页ISBN：9787030482341本书围绕学习者的可描述性、学习过程的可计算性以及学习群体的可控性，对量化学习过程、个体学习行为分析以及群体学习行为分析在当前学术领域的主要研究方法进行论述。本书以数据驱动的视角来考虑物理空间与...