Python参考手册 第4版

本书是Python编程语言的权威参考指南，明确解释了Python核心语言和Python库中最重要的部分，包括类型和对象、操作符和表达式、编程结构和控制流、输入和输出、测试、调试等，也涉及一些在Python官方文档或其他参...

Hadoop+Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发实战

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...

R语言机器学习

本书讲解的是在R语言平台上使用大数据技术构建可扩展机器学习模型的新技术成果。它全面展示了如何采用机器学习算法在原始数据的基础上构建机器学习模型。本书还能让那些希望利用Apache Hadoop、Hive、Pig...

白话机器学习算法

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...

多维粒子群优化在机器学习与模式识别中的应用

深入浅出深度学习 原理剖析与Python实践

本书介绍了深度学习相关的原理与应用，全书共分为三大部分，第一部分主要回顾了深度学习的发展历史，以及Theano的使用；第二部分详细讲解了与深度学习相关的基础知识，包括线性代数、概率论、概率图模型、机器学习和...

学习·工作·修养 第2版

Spark MLlib机器学习实践

本书分为12章，详细介绍Spark MLLib大数据处理和分析的方法和技巧。本书从Spark基础开始，依次介绍MLLib基础，MLLib中RDD详解，MLLib基本概念，协同，过滤算法，线性回归，分类，决策树与保序回归，聚类，关联规则，数据降维，特......

机器学习基础 原理、算法与实践

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...