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终身机器学习 原书第2版
陈健译；（美国）陈志源，刘兵2019 年出版186 页ISBN：9787111632122本书介绍终身机器学习这种高级机器学习范式，这种范式通过积累过去的知识持续地学习，并将所学到的知识用于帮助未来的学习和解决问题。本书适用于对机器学习、数据挖掘、自然语言处理或模式识别感兴趣的学生、...
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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：9787111631262TensorFlow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...
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机器学习导论 原书第2版
（美）米罗斯拉夫·库巴特著2018 年出版251 页ISBN：9787111605812本书是一本浅显易懂的机器学习入门教材，它以理论与实际相结合的方式全面地涵盖了主流的机器学习理论与技术。全书共17章，介绍了贝叶斯分类器、最近邻分类器、线性与多项式分类器、人工神经网络、决策树、基于...
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机器学习导论 原书第3版
（土耳其）埃塞姆·阿培丁著；范明译2016 年出版356 页ISBN：9787111521945本书是关于机器学习这一主题内容全面的教科书，涵盖了通常在机器学习导论中并不包括的广泛题材。对机器学习的定义和应用实例进行了介绍，涵盖了监督学习、贝叶斯决策理论、参数方法、多元方法、维度归约、聚类...
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神经网络与机器学习 原书第3版
（加）海金著2011 年出版572 页ISBN：9787111324133《神经网络与机器学习》是Simon Haykin的神经网络经典著作《神经网络原理》的第三版。这一版对神经网络和学习机器这两个密切相关的分支进行了全面分析，在前一版的基础上作了广泛修订，提供了神经网络和机器学...
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利用Python进行数据分析 原书第2版
（美）韦斯·麦金尼（Wes McKinney）2018 年出版480 页ISBN：9787111603702阅读本书可以获得关于在Python下操作、处理、清洗、规整数据集的完整说明。本书第2版针对Python 3.6进行了更新，并增加了实际案例向你展示如何高效地解决一系列数据分析问题。你将在阅读过程中学习到最新版...
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数据科学导论 Python语言实现 原书第2版
（意）阿尔贝托·博斯凯蒂，卢卡·马萨罗著；于俊伟，靳小波译2018 年出版222 页ISBN：9787111589860本书首先介绍了如何在Python 3.5中安装必要的数据科学工具箱；然后引导你进入数据改写和预处理阶段，在其中阐述用于数据分析、探索或处理的数据加载、变换和修复等关键的数据科学活动；最后，通过介绍主要的机器学...