Java机器学习

本书涵盖了机器学习中的经典技术，如分类、聚类、降维、离群值检测、半监督学习和主动学习。同时介绍了近期高深的主题，包括流数据学习、深度学习以及大数据学习的挑战。每一章指定一个主题，包括通过案例研究，介...

李群机器学习

从历史经验看，研究机器学习应该以“认知科学为基础、数学方法为手段、可计算理论为标准、分析数据规律为目标、计机机技术为实现途径，沿着这样的路径，构建机器学习的理论、技术、方法、应用体系”。因此，本书以...

Python机器学习 5个数据科学家案例解析

本书包括5个机器学习案例，展示了如何使用Python 编程语言完成机器学习任务，从而降低机器学习难度，使机器学习能够被更广泛的人群掌握。每个案例都给出了具体的可修改的代码，展示了机器学习机理，涵盖了线性回归和...

高效机器学习 理论、算法及实践

本书共11章，将高效机器学习的理论、设计原则以及实际应用有机结合，深入探讨了机器学习的主要课题，包括知识发现、分类、遗传算法、神经网络、内核方法和生物启发技术等。读者可从中了解机器学习技术可以解决的...

机器学习 算法背后的理论与优化

针对机器学习领域中最常见的一类问题——有监督学习，本书从入门、进阶、深化三个层面由浅入深地对该问题进行了讲解。三个层面包括基础入门算法层面、有监督学习的核心理论层面、理论背后的数学原理层面。基...

机器学习 Python实践

本书系统地讲解了机器学习的基本知识，以及在实际项目中使用机器学习的基本步骤和方法；详细地介绍了数据处理、分析、选择合适的算法，以及建立模型并优化等，通过不同的例子展示了机器学习在具体的项目中的应用和...

基于复杂网络的机器学习方法

本书将机器学习和复杂网络这两个重要的研究方向结合起来，不仅包括必备的基础知识，还涵盖新近的研究成果。书中首先介绍机器学习和复杂网络的基本概念，然后描述基于网络的机器学习技术，最后对监督学习、无监督学...

Python语言构建机器学习系统 第2版 英文

本书展示了如何在原始数据中寻找模式的具体方法。从复习Python机器学习知识和介绍程序库开始，你将很快进入应对正式而真实的数据集项目环节，运用建模技术，创建推荐系统。然后，该书介绍了主题建模、篮子分析和云...

重机械及精密机器基础设计及安装

机器基础的现代结构及其计算