大约有93,194项符合查询结果项。（搜索耗时：0.2295秒）
为您推荐： 机器学习入门 从理论到实践的全面解析 机器人操作的机器学习理论 从拟人操作到技巧迁移 title人工智能 机器学习理论与方法 title计算理论导引 英文版第3版 经典原版书库 机器学习的数学理论 智能科学与技术丛书 传播理论导引 分析与应用 第6版
-
机器学习基础 从入门到求职
胡欢武编著2019 年出版366 页ISBN：9787121355219本书介绍了机器学习的完整学习路径，系统性挖掘了各大机器学习模型之间的联系和本质意义，结合Python常见库和数据库等实际工具讲解机器学习项目中的各个过程，最终解机器学习求职过程、注意事项，以及企业机器学习...
-
-
Python高级数据分析 机器学习、深度学习和NLP实例
（印）萨扬·穆霍帕迪亚（Sayan Mukhopadhyay）著2019 年出版156 页ISBN：9787111617020本书介绍了基于Python的高级数据分析，探讨了Neo4j、Elasticsearch和MongoDB等数据库，讨论了如何实现包括主题爬取在内的ETL技术，并用于高频算法交易和目标导向的对话系统等领域；还介绍了一些机器学习概念（如半监...
-
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...
-
数据挖掘 实用机器学习技术及Java实现 英文版
Ian H.Witten，Eibe Frank2005 年出版370 页ISBN：7111127692本书介绍了数据挖掘的主要概念和数据挖掘的常用技术。
-
-
微软Azure机器学习实战手册
（美）千贺大司，山本和贵，大泽文孝著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本书主要分为三大部分：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，所有的数据在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.....