机器学习 从公理到算法

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

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...

机器学习基础 从入门到求职

本书介绍了机器学习的完整学习路径，系统性挖掘了各大机器学习模型之间的联系和本质意义，结合Python常见库和数据库等实际工具讲解机器学习项目中的各个过程，最终解机器学习求职过程、注意事项，以及企业机器学习...

一般学习适用 实用代数 第2版

机器学习方法

本书比较全面系统地介绍了机器学习的方法和技术。全书共分为13章，分别介绍了机器学习的基本概念、最近邻规则、贝叶斯学习、决策树、基于事例推理的学习、神经网络、支持向量机、遗传算法、集成学习、纠错输...

机械设计学习指南 第2版

基于R语言的机器学习

本书主要内容有：介绍机器学习领域的模型、算法和数据训练。了解监督和非监督机器学习算法。针对模型使用的数据进行统计验证。深入了解商业和科学中使用的线性回归模型。使用单层和多层神经网络计算结果。介...

scikit-learn机器学习

本书内容共计14章，分别从机器学习基础、简单线性回归、基于K临近法的分类和回归分析、特征提取和预处理、简单回归和多重回归、线性回归和逻辑回归、朴素贝叶斯、决策树的非线性分类和回归、决策树、随机森...

数据挖掘 实用机器学习技术及Java实现 英文版

本书介绍了数据挖掘的主要概念和数据挖掘的常用技术。

机器学习基础教程

本书介绍支撑机器学习技术及应用的主要算法，重点讲述理解一些最主流的机器学习算法所需的核心数学和统计知识，在书中介绍的算法遍及机器学习的主要问题域：分类、聚类和投影。由于是机器学习基础课程的教材，所以...