机器学习导论

SPARK机器学习（影印版）：英文

基于机器学习的行为识别技术研究

大数据挖掘与统计机器学习

机器学习

本书比较全面地介绍了机器学习理论，内容包括模型模型评估与选择、决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与距离学习、特征选择、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学...

深入理解机器学习 从原理到算法

量子机器学习中数据挖掘的量子计算方法

白话大数据与机器学习

本书将涵盖以下比较重要的挖掘和分析知识点：概率、统计和分布、多维向量空间、回归、聚类、分类、关联分析、协同过滤、文本挖掘、神经网络。同时，讲解了大数据相关的人才需求、行业情况、大数据变现与产品发...

图灵程序设计丛书 机器学习

本书是最全面的机器学习教材之一，书中列举了大量精选的案例和插图解说，内容涵盖了逻辑、几何、统计模型和ROC分析等先进的主题。作者兼顾已有术语的使用，并引入一些崭新、有效的概念，既有对相关背景材料的总结，...

机器学习项目开发实战 NET专家 F# 软件开发 智能机器人

本书教你学会利用简单的算法和技巧，构建更智能的.NET应用，从而可以让应用从数据中来自我学习。你可以利用自己熟悉的Visual Studio环境对项目编程，利用.NET环境下理想的F#语言来处理机器学习问题。如果你已经...