视觉机器学习20讲

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

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

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...

利用机器学习开发算法交易系统

本书介绍了机器学习必要的统计与概率方面的数学理论，以及适用机器学习的领域相关的领域知识，同时收录了实现代码。利用机器学习编写程序时，机器学习算法所占的比重并不大，重要的是理解数据并掌握特性。在此过程...

工业机器人应用工程

产业机器人全集 应用篇

轻工业机器及设备 第2版

智能科学与技术丛书 统计强化学习 现代机器学习方法

本书将统计学习和强化学习相结合，对强化学习函数估计中的基函数设计、样本重用以及策略搜索、模型估计等做了深入浅出的介绍。全书共11章，分为四部分：第一部分（第1章）介绍了强化学习的基本知识；第二部分（第2-6章.....

漫画机器学习入门

本书是欧姆社在当今人工智能兴起的大环境下推出的又一力作。书中介绍了机器学习这个近年来越来越火爆的话题，以多层神经网络、玻尔兹曼机器学习两个经典算法为开端，以深度学习为结果，向读者展示了一个非常美妙...

基于机器学习的物体自动理解技术

本书结合机器学习领域的各种新型算法，对物体的自动理解技术进行了详细的介绍和讲解。第一部分介绍了物体自动理解技术的概念和研究意义；第二部分介绍了多种前沿的、有效的特征提取方法；第三部分在介绍了几种新...