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机器学习 理论 实践与提高
（法）马西-雷萨·阿米尼（Massih-Reza Amini）2018 年出版219 页ISBN：9787115479655本书是机器学习科学理论与重点算法的参考书目，涉及监督、半监督和指令学习。本书分为6个主题：统计学习的基本概念理论、优化领域的基本算法、经典二元分类模式、多层级分类问题以及不同框架、半监督学习的框...
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机器学习实战 基于SOPHON平台的机器学习理论与实践＝MACHINE LEARNING IN ACTION PRINCIPLES AND PRACTICE BASED ON TH
星环科技人工智能平台团队编著2020 年出版0 页ISBN： -
机器学习理论、方法及应用
王雪松，程玉虎著2009 年出版177 页ISBN：9787030254399本书主要围绕基于神经网络的学习、强化学习和进化学习3个方面阐述机器学习理论、方法及其应用，共3部分13章。第一部分是神经网络学习及其在复杂非线性系统中的控制，第二部分是强化学习的大规模或连续空间表示...
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分布式机器学习 算法 理论与实践
刘铁岩等著2018 年出版264 页ISBN：9787111609186本书的目的是向读者全面展示分布式机器学习的现状，深入分析其中的核心技术问题，并且讨论该领域未来发展的方向。本书既可以作为研究生从事分布式机器学习方向研究的参考文献，也可以作为人工智能从业者进行算法...
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高效机器学习 理论、算法及实践
（黎）玛丽特阿瓦德，（美）拉胡尔肯纳著；李川，林旺群，郭际香，李征译2017 年出版238 页ISBN：9787111567165本书共11章，将高效机器学习的理论、设计原则以及实际应用有机结合，深入探讨了机器学习的主要课题，包括知识发现、分类、遗传算法、神经网络、内核方法和生物启发技术等。读者可从中了解机器学习技术可以解决的...
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机器学习 算法背后的理论与优化
史春奇，卜晶祎，施智平著2019 年出版185 页ISBN：9787302517184针对机器学习领域中最常见的一类问题——有监督学习，本书从入门、进阶、深化三个层面由浅入深地对该问题进行了讲解。三个层面包括基础入门算法层面、有监督学习的核心理论层面、理论背后的数学原理层面。基...
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机器学习算法实践 推荐系统的协同过滤理论及其应用
王建芳著2018 年出版194 页ISBN：9787302507833本书是作者及其合作者近年来在期刊上发表的论文中选择具有代表性论文编辑而成，是作者从事推荐系统的阶段性研究成果和工作总结，书中较全面地介绍了基于协同过滤的推荐系统的存在的问题、解决方法和评估策略。...
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机器学习理论与应用 基于云教育环境
马长林，郑世珏，刘三？著2019 年出版178 页ISBN：9787302514053本书介绍机器学习的基本技术及应用，重点讲述机器学习算法所需的数学和统计知识。全书共七章，第一章主要介绍机器学习的兴起以及机器学习与现代教育技术的关系；第二章主要介绍机器学习方法、相关术语和主要算法...
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