大约有20,000项符合查询结果项。(搜索耗时:0.0271秒)
为您推荐: 机器学习基础 原理 算法与实践 机器学习算法入门与编程实践 智能风控 原理 算法与工程实践 title智能风控 原理算法与工程实践 title深度强化学习 原理算法与pytorch实战微课视频版 机器学习原理与实践
-
机器学习算法原理与编程实践
郑捷著2015 年出版414 页ISBN:9787121273674本书是机器学习原理和算法编码实现的基础性读物,内容分为两大主线:单个算法的原理讲解和机器学习理论的发展变迁。算法除包含传统的分类、聚类、预测等常用算法之外,还新增了深度学习、贝叶斯网、隐马尔科夫模...
-
高速列车智能自主定位模型与在线学习算法 基于应答器实测数据的机器学习
陈德旺著2015 年出版142 页ISBN:9787512124875本书利用武广高铁、京沪高铁和郑西高铁的大量实测数据开展研究,采用计算智能和机器学习等理论和方法,研究了几种比较典型的高速列车定位模型,尤其是基于应答器信息的模型参数在线学习算法,以提高列车定位精度和...
-
基于机器学习算法的分类知识发现及其在文本分析中的应用
祁瑞华著2015 年出版178 页ISBN:9787302415763本书重点论述的是机器学习领域发展最快的部分,也是对传统机器学习算法提出最重大挑战的部分,即机器学习算法在文本分析这一数据挖掘实践中的新应用新发展。随着人类活动的不断发展,各个领域产生了不断增加的大...
-
-
Spark MLlib机器学习实践
王晓华著2015 年出版176 页ISBN:9787302420422本书分为12章,详细介绍Spark MLLib大数据处理和分析的方法和技巧。本书从Spark基础开始,依次介绍MLLib基础,MLLib中RDD详解,MLLib基本概念,协同,过滤算法,线性回归,分类,决策树与保序回归,聚类,关联规则,数据降维,特......
-
机器学习实践:测试驱动的开发方法
(美)Matthew Kirk著;段菲译2015 年出版188 页ISBN:9787115396181本书面技术开发人员、CTO和咨询顾问人员,介绍了机器学习的基本原理,涵盖了测试驱动的机器学习、机器学习概述、K近邻分类、朴素贝叶斯分类、隐马尔科夫模型、支持向量机、神经网络、聚类、核岭回归、模型改进...
-
微机原理学习与实践指导
葛桂萍主编;管旗,罗家奇,曹永忠副主编;王昌龙,周磊参编2015 年出版174 页ISBN:9787302420217本书的例题与习题涵盖了主教材中所有章节的内容,覆盖面较广、题型灵活多样、难度适宜,并针对主教材相应章节的关键知识点,深入浅出,使读者进一步巩固理论知识。本书的实验内容覆盖了普通高等院校《微机原理及应...
-
机器视觉检测理论与算法
孙国栋,赵大兴著2015 年出版201 页ISBN:9787030462923视觉检测具有非接触、效率高、精度高、劳动强度小以及易于实现信息集成等优点,被广泛应用于工业、农业、医药、军事、航天、交通、安全、科研等领域。面对众多的图像处理与计算机视觉算法,如何针对不同的检测...
-
-
以团队为基础的学习(TBL) 医学教育中的实践与探索
王淑珍编著;王庭槐主审2015 年出版196 页ISBN:9787564158712中山大学是我国最早开展TBL教学的医学院校,并逐步在国内医学院校中推广,目前我国四川大学华西医学中心和华中科技大学同济医学院都在开展TBL教学方法。本书从理论和实践教学出发,阐述了TBL教学方法,并对国内医...