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多智能体机器学习 强化学习方法
H.M.Schwartz2017 年出版185 页ISBN：9787111569602本书主要介绍了多智能体机器人强化学习的相关内容。全书共6章，首先介绍了几种常用的监督式学习方法，在此基础上，介绍了单智能体强化学习中的学习结构、值函数、马尔科夫决策过程、策略迭代、时间差分学习、Q学...
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Spark机器学习 第2版
（印）拉结帝普·杜瓦，（印）曼普利特·辛格·古特拉，（南非）尼克·彭特里思著；蔡立宇，黄章帅，周济民译2018 年出版378 页ISBN：9787115497833本书基于Spark 2.x全面修订，内容涵盖推荐系统、回归、聚类、降维等经典机器学习算法及其实际应用。相比上一版，本书新增了有关机器学习数学基础以及Spark ML Pipeline API 的章节，内容更加系统、全面、与时俱...
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神经网络与机器学习 原书第3版
（加）海金著2011 年出版572 页ISBN：9787111324133《神经网络与机器学习》是Simon Haykin的神经网络经典著作《神经网络原理》的第三版。这一版对神经网络和学习机器这两个密切相关的分支进行了全面分析，在前一版的基础上作了广泛修订，提供了神经网络和机器学...
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机器学习与流场数据可视化
张丽著2017 年出版141 页ISBN：9787121314469本书主要讲述科学计算可视化的内容、技术现状和挑战，机器学习基本理论，使用Adaboost和CAVIAR两种方法进行科学计算可视化的理论和方法。全书共7章，主要内容包括：概述，流场数据对象及流场特性，流场基础特征可视化，...
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Python机器学习手册 从数据预处理到深度学习
（美）Chris Albon（克里斯·阿尔本）2019 年出版346 页ISBN：9787121369629这是一本关于Python的图书，采用基于任务的方式来介绍如何在机器学习中使用Python。书中有近200个独立的解决方案（并提供了相关代码，读者可以复制并粘贴这些代码，用在自己的程序中），针对的都是数据科学家或机器学...
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机器学习算法原理与编程实践
郑捷著2015 年出版414 页ISBN：9787121273674本书是机器学习原理和算法编码实现的基础性读物，内容分为两大主线：单个算法的原理讲解和机器学习理论的发展变迁。算法除包含传统的分类、聚类、预测等常用算法之外，还新增了深度学习、贝叶斯网、隐马尔科夫模...