Python机器学习实践 测试驱动的开发方法

机器学习实战

本书共四部分15章，4个附录，分别从机器学习的定义、利用回归来预测数字价值、非监督式学习，以及其他工具等方面阐述了机器学习的基础概念和实践应用，为工程控制和企业的智能管理提供了专业而独到的见解。本书适...

机器学习与深度学习 通过C语言模拟

本书以非常容易理解的方式解说了人工智能研究中机器学习的各领域知识，以这些知识为前提，说明了深度学习是什么,以及相关学习方法。本书不是单纯地罗列概念，而是通过适当介绍具体处理流程和程序示例，来具体化地...

Python3数据分析与机器学习实战

SPARK机器学习

本书每章都设计了案例研究，以机器学习算法为主线，结合实例探讨了Spark的实际应用。书中没有让人抓狂的数据公式，而是从准备和正确认识数据开始讲起，全面涵盖了推荐系统、回归、聚类、降维等经典的机器学习算法...

数据科学与工程技术丛书 实用机器学习

机器学习系统设计

本书是非常实用的Python机器学习教程，书中结合大量案例，介绍了机器学习Python项目的关键方面，帮助读者掌握多种多样的机器学习Python库，学习构建基于Python的机器学习系统，并通过亲身实践体验机器学习系统的功能...

机器学习与应用

本书系统的介绍了机器学习的主要方法与理论。全书分为基本概念，数学知识，经典的机器学习算法、深度学习算法4大部分。对于每种算法，详细介绍了算法的思想，推导过程，以及源代码实现。每种算法都配有实际的例子程....

量子机器学习中数据挖掘的量子计算方法

构建实时机器学习系统

本书首先利用Pandas对美股秒级交易数据进行分析，利用Scikit-learn对股票变化方向进行预测，并在架构案例中，打造了一个以RabbitMQ为消息传导中枢的实时处理系统，利用Elasticsearch对数据进行实时可视化。...