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SPARK MLLIB机器学习 算法、源码及实战详解
黄美灵著2016 年出版392 页ISBN：7121282143本书以Spark 1.4.1版本源码为切入点，全面并且深入地解析Spark MLlib模块，着力于探索分布式机器学习的底层实现。本书循序渐进，首先解析MLlib的底层实现基础：数据操作及矩阵向量计算操作，该部分是MLlib实现的基础...
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Python与机器学习实战 决策树、集成学习、支持向量机与神经网络算法详解及编程实现
何宇健编著2017 年出版315 页ISBN：9787121317200单就机器学习而言，其领域就包括但不限于：有监督学习、无监督学习和半监督学习，具体的问题又大致可以分两类：分类问题和回归问题。本书主要介绍各种有监督分类器的原理与Python实现，对于无监督问题和回归问题则相...
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深入理解机器学习 从原理到算法
（以）沙伊·沙莱夫-施瓦茨（SHAISHALEVSHWARTZ），（加）沙伊·本-戴维（SHAIBENDAVID）著；张文生译2016 年出版312 页ISBN：7111543023 -
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机器学习经典算法实践
肖云鹏，卢星宇，许明，汪浩瀚，吴斌，刘宴兵著2018 年出版186 页ISBN：9787302493334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...
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Python机器学习算法
刘硕著2019 年出版208 页ISBN：9787302536505本书讲解目前流行的机器学习算法，包括线性回归、Logistic回归、Softmax回归、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、K近邻、kmeans、PCA、人工神经网络。每个算法分为三部分讲解：1.数学模型理论推导2.基于numpy的...
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