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scikit-learn机器学习

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（美）加文·海克（Gavin Hackeling）著2019 年出版199 页ISBN：9787115503404
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

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Ian H.Witten，Eibe Frank2005 年出版370 页ISBN：7111127692
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

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（英）罗杰斯，（英）吉罗拉米著；郭茂祖等译2014 年出版192 页ISBN：9787111407027
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...
机器学习与视觉感知

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张宝昌，杨万扣，林娜娜编著2016 年出版109 页ISBN：9787302428114
本书分为基础篇和高级篇。基础篇介绍机器学习的主要原理和方法、以及最近几年来的最新进展，包括机器学习的发展史、决策树学习、PAC模型、贝叶斯学习、支持向量机、AdaBoost、压缩感知、子空间、深度学习与...
Python机器学习基础教程

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（德）安德里亚斯·穆勒著；张亮译2018 年出版285 页ISBN：9787115475619
本书是机器学习入门书，以Python语言介绍。主要内容包括：机器学习的基本概念及其应用；实践中最常用的机器学习算法以及这些算法的优缺点；在机器学习中待处理数据的呈现方式的重要性，以及应重点关注数据的哪些方面...
SQL机器学习库MADlib技术解析

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王雪迎著2019 年出版342 页ISBN：9787302518945
本书从MADlib的基本概念入手，首先介绍MADlib的架构、支持的模型类型与功能，然后详细解析MADlib各种模型的具体用法。其中包括数据类型、矩阵分解、数据转换、数据统计、主成分分析、有监督学习、无监督学习、...
数据挖掘实用机器学习工具与技术英文版第4版

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（新西兰）伊恩H.威腾，（新西兰）埃贝·弗兰克，（新西兰）马克A.霍尔等著2017 年出版622 页ISBN：7111565277
视觉机器学习20讲

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谢剑斌，兴军亮，张立宁，方宇强，李沛秦，刘通，闫玮，王勇，沈杰，张政，谭筠，胡俊编著2015 年出版239 页ISBN：9787302397922
本书详尽地介绍了K-Means、KNN学习、回归学习、决策树学习、andom Forest、贝叶斯学习、EM方法、AdaBoost、SVM方法、增强学习、流形学习、RBF学习、稀疏表示、字典学习、BP学习、CNN学习、RBM学习、深度学...
Spark机器学习核心技术与实践

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（美）亚历克斯·特列斯，（美）马克斯·帕普拉，（美）迈克尔·马洛赫拉瓦著；邵赛赛，阳卫清，唐明洁译2018 年出版229 页ISBN：9787111598466
本书采用理论与大量实例相结合的方式帮助开发人员掌握使用Spark进行分析和实现机器学习算法。通过这些示例和Spark在各种企业级系统中的应用，帮助读者解锁Spark机器学习算法的复杂性，通过数据分析产生有价值...
统计机器学习导论

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（日）杉山将（MASASHISUGIYAMA）著；谢宁，李柏杨，肖竹，罗宇轩等译2018 年出版338 页ISBN：9787111596790
本书对机器学习的关键知识点进行了全面讲解，帮助读者顺利完成从理论到实践的过渡。书中首先介绍用于描述机器学习算法的统计与概率的知识，接着详细分析机器学习技术的两类主要方法——生成方法和判别方法，最后...