当前位置:首页 > 名称

大约有50,987项符合查询结果项。(搜索耗时:0.1784秒)

为您推荐: title机器学习算法 原书第2版 机器学习 算法视角 原书第2版 机器学习算法入门与编程实践 title机器学习算法 第2版影印 英文版 机器学习在算法交易中的应用 python机器学习实战

  • 机器学习经典算法实践

    肖云鹏,卢星宇,许明,汪浩瀚,吴斌,刘宴兵著2018 年出版186 页ISBN:9787302493334

    本书是为大学本科、研究生学习参考材料,以讲原理、完全开放源代码、使用公开数据集、实验效果演示为特色。既适合本科生、研究生教学使用,也适合自学。为了配合教师教学及同学们自学,本书提供了配套教学的ppt...

  • 机器学习算法

    (意)朱塞佩·博纳科尔索(Giuseppe Bonaccorso)2018 年出版236 页ISBN:9787111595137

    本书采用理论与实践相结合的方式,在简明扼要地阐明机器学习原理的基础上,通过大量实例介绍了不同场景下机器学习算法在scikit-learn中的实现及应用。书中还有大量的代码示例及图例,便于读者理解和学习并实际上...

  • Python机器学习算法

    刘硕著2019 年出版208 页ISBN:9787302536505

    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...

  • 白话机器学习算法

    (新加坡)黄莉婷,(新加坡)苏川集著2019 年出版116 页ISBN:9787115506641

    与使用数学语言或计算机编程语言讲解算法的书不同,本书另辟蹊径,用通俗易懂的人类语言以及大量有趣的示例和插图讲解10多种前沿的机器学习算法。内容涵盖k均值聚类、主成分分析、关联规则、社会网络分析等无...

  • 机器学习基础 原理、算法与实践

    袁梅宇著2018 年出版295 页ISBN:9787302500148

    本书主要介绍机器学习的基础算法,采用MATLAB编程实现各个算法。主要内容包括机器学习介绍、线性回归、逻辑回归、模型评估与选择、决策树、K-均值算法和EM、神经网络、K近邻和kd树、贝叶斯与文本分类、隐马...

  • 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...

  • 机器学习 从公理到算法

    于剑著2017 年出版231 页ISBN:9787302471363

    机器学习的主要目的是从有限的数据中学习到知识。而知识的基本单元是概念。借助于概念,人类可以在繁复的思想与多彩的世界之间建立起映射,指认各种对象,发现各种规律,表达各种想法,交流各种观念。一旦缺失相应的...

  • 分布式机器学习 算法 理论与实践

    刘铁岩等著2018 年出版264 页ISBN:9787111609186

    本书的目的是向读者全面展示分布式机器学习的现状,深入分析其中的核心技术问题,并且讨论该领域未来发展的方向。本书既可以作为研究生从事分布式机器学习方向研究的参考文献,也可以作为人工智能从业者进行算法...

  • 利用机器学习开发算法交易系统

    (韩)安明浩著;王雪珂译2019 年出版172 页ISBN:9787115504043

    本书介绍了机器学习必要的统计与概率方面的数学理论,以及适用机器学习的领域相关的领域知识,同时收录了实现代码。利用机器学习编写程序时,机器学习算法所占的比重并不大,重要的是理解数据并掌握特性。在此过程...

  • Python机器学习实战案例

    赵卫东2019 年出版0 页ISBN:

返回顶部