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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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数据挖掘 实用机器学习工具与技术 英文版 原书第3版
（新西兰）威滕，（新西兰）弗兰克著2012 年出版629 页ISBN：9787111374176本书是机器学习和数据挖掘领域的经典畅销教材，被众多国外名校选为教材。书中不仅详细介绍机器学习的基本理论，还对实际工作中应用的相关工具和技术提了一些建议。本版对上一版内容进行了全面更新，以反映自第2...
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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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Bayesian data analysis = 贝叶斯数据分析 (英文导读版·原书第3版)
Andrew Gelman ; John B. Carlin ; Hal S. Stern ; David B. Dunson ; Aki Vehtari.; Donald B. Rubin2015 年出版662 页ISBN：7111525844 -
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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经济理论中的最优化方法 原书第2版
（美）阿维纳什·K.迪克西特著；冯曲，吴桂英译2013 年出版168 页ISBN：9787543222533数学和经济学的优美结合，静态分析和动态规划的参差交叉，作者迪克西特从一个有别于传统的角度——“套利”无成本改进方法——剖析经济学中的敏感话题——“最优化”问题。本书不仅为读者提供了一个全新的视角...
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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...