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    (美)丹尼尔·怀特纳克著;谢文江,姜明魁译2018 年出版213 页ISBN:9787111609797

    本书不仅清楚地介绍了在Go世界中机器习的技术和编程方面的内容,还有助于读者理解现实分析工作中合理的工作流程和理念。本书的第1章~第3章讲述了在机器习流程中如何准备和分析数据;第4章~第7章详细介绍了...

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    (美)巴尔加;(美)丰塔玛;(新加坡)卓伟雄著2017 年出版190 页ISBN:7115458480

    本书是一本讲解数据科机器智能的实用指南,它旨在帮助读者构建和部署预测模型。本书还提供了对Microsoft Azure机器习工具的全方位指导,对于构建推荐系统、倾向模型以及预测模型给出了实用性的指导。本...

  • 统计机器习导论 英文版

    (日)杉山将(MASASHISUGIYAMA)著2018 年出版498 页ISBN:9787111586784

    本书对机器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习算法的统计与概率的知识,接着详细分析机器习技术的两类主要方法——生成方法和判别方法,最后...

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    (意)朱塞佩·博纳科尔索(Giuseppe Bonaccorso)著2019 年出版508 页ISBN:9787564182915

    机器习因运用大数据实现强大且快速的预测而大受欢迎。然而,其强大的输出背后,真正力量来自复杂的算法,涉及大量的统计分析,以大数据作为驱动而产生实质性的洞察力。这本第2版的机器习算法引导您取得与机器...

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    许铁编著2018 年出版184 页ISBN:9787121344107

    现实生活中预测的根本难题在于无处不在的复杂性,比如股市、自然灾害、长久的天气预测,都很难做到精准。复杂系统帮助我们理解复杂性产生的根源,而机器习让我们利用数据最大可能的预测和掌控复杂。本书内容涉...

出版时间

全部

15年(1)

1654年(1)

1737年(1)

1758年(2)

18年(1)

1830年(2)

1881年(1)

1886年(1)

1900年(1)

1901年(4)

1902年(1)

1903年(1)

1905年(2)

1906年(2)

1907年(3)

1910年(2)

1912年(6)

1913年(8)

1914年(3)

1915年(3)

1916年(3)

1917年(5)

1918年(15)

1919年(7)

1920年(8)

1921年(7)

1922年(4)

1923年(11)

1924年(7)

1925年(15)

1926年(31)

1927年(24)

1928年(24)

1929年(35)

1930年(35)

1931年(39)

1932年(16)

1933年(65)

1934年(58)

1935年(78)

1936年(146)

1937年(47)

1938年(33)

1939年(31)

1940年(25)

1941年(18)

1942年(14)

1943年(15)

1944年(13)

1945年(14)

1946年(46)

1947年(83)

1948年(76)

1949年(92)

1950年(149)

1951年(235)

1952年(154)

1953年(302)

1954年(319)

1955年(308)

1956年(330)

1957年(368)

1958年(541)

1959年(445)

1960年(330)

1961年(300)

1962年(142)

1963年(136)

1964年(117)

1965年(162)

1966年(92)

1967年(16)

1968年(21)

1969年(21)

1970年(68)

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1973年(271)

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1977年(421)

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1983年(482)

1984年(550)

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1992年(835)

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1997年(1031)

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2011年(3274)

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2013年(3095)

2014年(3005)

2015年(3113)

2016年(2769)

2017年(2528)

2018年(2131)

2019年(900)

2020年(48)

2222年(2704)

29年(1)

54年(1)

I210年(1)

None年(3)

V22年(1)

V271年(1)

V355年(1)

null年(4)

ⅩL年(1)

主题年(1)

北京年(1)

小説年(1)

昭和年(6)

民国年(17)

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