scikit learn机器学习 常用算法原理及编程实战

机器学习经典算法实践

本书是为大学本科、研究生学习参考材料，以讲原理、完全开放源代码、使用公开数据集、实验效果演示为特色。既适合本科生、研究生教学使用，也适合自学。为了配合教师教学及同学们自学，本书提供了配套教学的ppt...

机器学习算法

本书采用理论与实践相结合的方式，在简明扼要地阐明机器学习原理的基础上，通过大量实例介绍了不同场景下机器学习算法在scikit-learn中的实现及应用。书中还有大量的代码示例及图例，便于读者理解和学习并实际上...

机器学习基础 原理、算法与实践

本书主要介绍机器学习的基础算法，采用MATLAB编程实现各个算法。主要内容包括机器学习介绍、线性回归、逻辑回归、模型评估与选择、决策树、K-均值算法和EM、神经网络、K近邻和kd树、贝叶斯与文本分类、隐马...

机器学习经典算法剖析 基于OpenCV

本书就是出于此目的，对正态贝叶斯分类器、K近邻算法、支持向量机、决策树、AdaBoost、梯度提升树、随机森林、极端随机树、期望极大值、神经网络这十大经典的机器学习算法先进行具体的原理分析，然后给出OpenC...

分布式机器学习 算法 理论与实践

本书的目的是向读者全面展示分布式机器学习的现状，深入分析其中的核心技术问题，并且讨论该领域未来发展的方向。本书既可以作为研究生从事分布式机器学习方向研究的参考文献，也可以作为人工智能从业者进行算法...

百面机器学习 算法工程师带你去面试

本书收集了超过100道机器学习的题目，这些题目大部分在近年算法工程师的笔试、面试中出现过，作者试图从实际应用出发，给出详细的解答，打通从理论到应用的障碍。书中还讲述了很多算法背后的小故事，增加读者对问题...

机器学习算法实践 推荐系统的协同过滤理论及其应用

本书是作者及其合作者近年来在期刊上发表的论文中选择具有代表性论文编辑而成，是作者从事推荐系统的阶段性研究成果和工作总结，书中较全面地介绍了基于协同过滤的推荐系统的存在的问题、解决方法和评估策略。...

Python3数据分析与机器学习实战

Python机器学习实战

本书的主要内容分为四大部分：（1）Python 开发程序的一些方法技巧，比如虚拟环境管理、敏捷开发入门、单元测试等；（2）Python 中的一些中级使用技巧，比如列表生成式、多线程与多进程、Python程序性能分析等；（3）机器学......