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机器学习实践:测试驱动的开发方法
(美)Matthew Kirk著;段菲译2015 年出版188 页ISBN:9787115396181本书面技术开发人员、CTO和咨询顾问人员,介绍了机器学习的基本原理,涵盖了测试驱动的机器学习、机器学习概述、K近邻分类、朴素贝叶斯分类、隐马尔科夫模型、支持向量机、神经网络、聚类、核岭回归、模型改进...
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大数据挖掘与统计机器学习
吕晓玲,宋捷主编2019 年出版332 页ISBN:9787300264066本课程的教学内容主要包括聚类、关联、降维、变量选择、分类与预测、集成算法、图模型与推荐系统等。每一部分都是本课程授课的主要内容,都力求深入浅出,精讲细讲,不光讲解各种方法的过程与原理,还要加强学生对...
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Python机器学习与量化投资
何海群著2018 年出版288 页ISBN:9787121352102本书采用生动活泼的语言,从入门者的角度,讲解Python语言和sklearn模块库,内置的各种经典机器学习算法,结合实盘交易数据,分析在金融量化方面的应用。书中大量简单风趣的实际案例,让广大初学者,快速掌握机器学习在....
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(英)塔里克·拉希德著;林赐译2018 年出版197 页ISBN:9787115474810本书首先从简单的思路着手,详细介绍了理解神经网络如何工作所必须的基础知识。第一部分介绍基本的思路,包括神经网络底层的数学知识,第2部分是实践,介绍了学习Python编程的流行和轻松的方法,从而逐渐使用该语言...
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机器学习与智能决策支持系统
杨善林,倪志伟著2004 年出版384 页ISBN:7030128141本书首先介绍智能决策支持系统的基本概念,并详细介绍了归纳学习、范例推理、粗糙集、遗传算法等学习方法;本书后半部分介绍了有关概念 ,并详细探讨了基于几类具体学习技术的智能决策支持系统,不仅研究了基于机...
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