李群机器学习

从历史经验看，研究机器学习应该以“认知科学为基础、数学方法为手段、可计算理论为标准、分析数据规律为目标、计机机技术为实现途径，沿着这样的路径，构建机器学习的理论、技术、方法、应用体系”。因此，本书以...

高效机器学习 理论、算法及实践

本书共11章，将高效机器学习的理论、设计原则以及实际应用有机结合，深入探讨了机器学习的主要课题，包括知识发现、分类、遗传算法、神经网络、内核方法和生物启发技术等。读者可从中了解机器学习技术可以解决的...

机器学习 算法背后的理论与优化

针对机器学习领域中最常见的一类问题——有监督学习，本书从入门、进阶、深化三个层面由浅入深地对该问题进行了讲解。三个层面包括基础入门算法层面、有监督学习的核心理论层面、理论背后的数学原理层面。基...

基于复杂网络的机器学习方法

本书将机器学习和复杂网络这两个重要的研究方向结合起来，不仅包括必备的基础知识，还涵盖新近的研究成果。书中首先介绍机器学习和复杂网络的基本概念，然后描述基于网络的机器学习技术，最后对监督学习、无监督学...

实用机器学习

本书介绍了实用机器学习的工作流程，主要是从实用角度进行描述，没有数学公式和推导。涵盖了数据收集与处理、模型构建、评价和优化，特征的识别、提取和选择技术，高级特征工程，数据可视化技术，以及模型的部署和安.....

Scala机器学习

本书用了10章来介绍怎么使用Scala在Spark平台上实现机器学习算法，其中Scala的版本为2.11.7，Spark采用基于Hadoop 2.6的版本，这些都是比较新的版本。本书从数据分析师怎么开始数据分析入手，介绍了数据驱动过程和...

基于机器学习的蛋白质相互作用与功能预测

本文采用机器学习的方法，研究了蛋白质相互作用和功能预测的几个重要方面：蛋白质相互作用位点预测、蛋白质相互作用能量热点（Hot Spots）预测、蛋白质相互作用预测和蛋白质功能预测。提出了一系列的蛋白质相互作...

机器学习与反洗钱 可疑金融交易智能甄别技术研究

本书内容是利用机器学习理论和技术，结合系统复杂性理论和方法，以海量和复杂的金融交易数据中学习和识别客户金融交易的行为模式，从而发现那些明显偏离正常行为的范式的所谓离群模式，通过简法的判别算法，实现对涉...

小学生领先一步学科学 计算机与机器人

大数据巨量分析与机器学习的整合与开发

本书讲述大数据和机器学习的基本概念，如：分类、分析、训练、建模、预测、机器学习（推荐引擎）、机器学习（二元分类）、机器学习（多元分类）、机器学习（回归分析）和数据可视化应用。为降低读者学习大数据技术的......