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...

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...

数据挖掘的统计方法及实践

本书是高等学校教材。

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...

实用机器学习

本书围绕实际数据分析的流程展开，着重介绍数据探索、数据预处理和常用的机器学习算法模型。本书从解决实际问题的角度出发，介绍回归算法、分类算法、推荐算法、排序算法和集成学习算法。本书的最大特色就是贴...

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