当前位置:首页 > 名称

大约有486,354项符合查询结果项。(搜索耗时:0.6485秒)

为您推荐: python大数据分析与机器学习商业案例实战 大数据与机器学习经典案例 title python极简讲义 一本书入门数据分析与机器学习 正版机器学习周志华著人工智能及其应用零基础入门书电脑编程程序设计数据分析神经网络与深度 数据驱动的科学和工程 机器学习 商用机器学习 数据科学实践

  • 基于R语言的机器学习

    Scott V. Burger著2018 年出版219 页ISBN:9787519825850

    本书主要内容有:介绍机器学习领域的模型、算法和数据训练。了解监督和非监督机器学习算法。针对模型使用的数据进行统计验证。深入了解商业和科学中使用的线性回归模型。使用单层和多层神经网络计算结果。介...

  • Python机器学习

    (印)阿布舍克·维贾亚瓦吉亚(Abhishek Vijayvargia)著2019 年出版270 页ISBN:9787115501356

    这本书通过数学解释和编程例子描述了机器学习的概念。每一章的内容都是从技术的基本原理和基于真实数据集工作实例开始的。在应用算法的指导下,每种技术都有各自的优点和缺点。 本书提供了python中的代码示...

  • scikit-learn机器学习

    (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...

  • 机器学习基础教程

    (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...

  • 面向金融数据的若干聚类方法改进应用研究

    王丽敏,韩旭明著2017 年出版135 页ISBN:9787030524539

    数据是一股颠覆性力量,使各行业机遇挑战并存。数据时代的来临,使数据分析成为各行业竞争发展的变革点。麦肯锡全球研究所的研究显示,数据对于企业的重要性正变得劳动力和资本并驾齐驱。聚类是数据分...

  • 微软Azure机器学习实战手册

    (美)千贺司,山本和贵,泽文孝著2017 年出版217 页ISBN:9787300250953

    微软 Azure ML提供了一种用于执行价值预测 (回归)、异常检测、聚类和分类的云服务,其图形化、模块化的方法将让学习者快速了解机器学习模型。通过本书的学习,读者能轻而易举地了解如何导入数据、如何进行数据...

  • 机器学习入门到实战 MATLAB实践应用

    冷雨泉,张会文,张伟等著2019 年出版263 页ISBN:9787302495147

    本书主要分为三部分:第一部分Matlab基本知识讲解,使读者学会使用最基本的功能,便于后续应用;第二部分介绍数据的预处理方法,所有的数据机器学习之前都需要进行数据的预处理,包括降维、归一化等;第三部分介绍.....

  • TensorFlow机器学习实战指南 原书第2版

    李飞译;(美国)尼克·麦克卢尔2019 年出版281 页ISBN:9787111631262

    TensorFlow是一个开源机器学习库。本书从TensorFlow的基础开始介绍,涉及变量、矩阵和各种数据源。之后,针对使用TensorFlow线性回归技术的实践经验进行详细讲解。后续章节将在前文的基础上讲述神经网络、CNN...

  • 高等学校会计学财务管理专业系列教材 数据审计分析

    樊斌主编;周忠宝副主编2018 年出版296 页ISBN:9787040498943

    本书是高等学校会计学财务管理专业系列教材之一。全书共十章,分别介绍了数据审计分析概要、传统Excel基础、Excel 2016-Power BI新功能、财务报表分析——上市公司、账簿审计——烟草案例、业务财务数据...

出版时间

全部

SAN年(1)

10年(7)

12年(2)

13年(2)

15年(3)

1565年(1)

16年(1)

1688年(48)

18年(1)

1851年(1)

1886年(1)

1900年(2)

1903年(2)

1906年(2)

1907年(1)

1908年(1)

1909年(1)

1911年(1)

1912年(5)

1913年(1)

1914年(5)

1915年(9)

1916年(4)

1917年(2)

1918年(5)

1919年(3)

1920年(14)

1921年(15)

1922年(13)

1923年(38)

1924年(34)

1925年(50)

1926年(42)

1927年(76)

1928年(82)

1929年(108)

1930年(183)

1931年(103)

1932年(99)

1933年(171)

1934年(175)

1935年(236)

1936年(208)

1937年(204)

1938年(200)

1939年(116)

1940年(118)

1941年(87)

1942年(61)

1943年(76)

1944年(65)

1945年(67)

1946年(165)

1947年(162)

1948年(186)

1949年(311)

1950年(360)

1951年(440)

1952年(269)

1953年(544)

1954年(621)

1955年(680)

1956年(711)

1957年(747)

1958年(1052)

1959年(943)

1960年(588)

1961年(351)

1962年(253)

1963年(279)

1964年(328)

1965年(344)

1966年(168)

1967年(52)

1968年(80)

1969年(58)

1970年(140)

1971年(195)

1972年(295)

1973年(415)

1974年(480)

1975年(565)

1976年(495)

1977年(681)

1978年(753)

1979年(1058)

1980年(1425)

1981年(1522)

1982年(1721)

1983年(1855)

1984年(2042)

1985年(2567)

1986年(2704)

1987年(3336)

1988年(3896)

1989年(4180)

1990年(4100)

1991年(4598)

1992年(4867)

1993年(5768)

1994年(5512)

1995年(5273)

1996年(5740)

1997年(6292)

1998年(7721)

1999年(8785)

2000年(9661)

2001年(11893)

2002年(13862)

2003年(14637)

2004年(16863)

2005年(19006)

2006年(22411)

2007年(21637)

2008年(22384)

2009年(22929)

2010年(22119)

2011年(22541)

2012年(22911)

2013年(23212)

2014年(23041)

2015年(23488)

2016年(21430)

2017年(19310)

2018年(15280)

2019年(5579)

2020年(235)

21年(2)

210年(1)

22年(3)

2222年(10324)

27年(1)

29年(1)

370年(1)

469年(1)

54年(1)

6年(1)

E21/年(1)

E919年(1)

I210年(1)

None年(10)

T139年(1)

TG50年(1)

TP36年(1)

V231年(2)

V249年(1)

V323年(1)

V43-年(1)

XXIX年(1)

XXX年(1)

null年(9)

samp年(1)

Ⅴ年(1)

Ⅵ年(1)

Ⅶ年(1)

Ⅸ年(1)

Ⅹ年(1)

ⅩL年(1)

ⅩⅤ年(2)

ⅩⅥ年(1)

ⅩⅧ年(1)

Ⅻ年(1)

中华年(2)

主题年(3)

北京年(1)

小説年(4)

昭和年(6)

机构年(1)

民国年(85)

(瑞典年(1)

(美)理年(1)

(美)苏年(1)

(美)迈年(1)

返回顶部