大数据与机器学习 实践方法与行业案例

本书从企业实践出发，内容覆盖数据、平台、分析和应用等企业内数据流转的主要环节。布局上，按照数据与平台篇、分析篇和应用篇分别撰写。数据与平台篇（第1~3章），立足找到数据、整合数据、使用数据三个角度，介绍数....

深度学习原理与TensorFlow实践

PYTHON机器学习实践指南

机器学习是近年来渐趋热门的一个领域，同时Python语言经过一段时间的发展也已逐渐成为主流的编程语言之一。本书结合了机器学习和Python语言两个热门的理念，通过易于理解的项目详细讲述了如何构建真实的机器学...

机器学习实践应用

本书主要是分享作者多年来的机器学习算法商业化实践经验。分别从机器学习的发展历程、算法理论、平台工具、实际案例几方面来系统化的介绍机器学习算法与实际业务的结合。全书分为20章，4个部分。4个部分包括...

微机原理学习与实践指导

全书共五部分10章。主要内容包括：汇编语言程序设计软件实验部分，汇编语言程序设计软件系统平台，8086/8088汇编语言软件实验第三部分8088硬件接口实验部分，8088硬件实验系统平台，8088硬件接口实验，微机及接口电路...

机器学习原理及应用

本书为配合大数据产业发展需要，主要介绍了什么是机器学习，机器学习的发展历程及研究现状、分类、应用前景，机器学习的基础理论，人工神经网络，主流的机器学习模型，机器学习方法，大数据时代的数据挖掘与机器学习......

高效机器学习 理论、算法及实践

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...

深入浅出深度学习 原理剖析与Python实践

本书介绍了深度学习相关的原理与应用，全书共分为三大部分，第一部分主要回顾了深度学习的发展历史，以及Theano的使用；第二部分详细讲解了与深度学习相关的基础知识，包括线性代数、概率论、概率图模型、机器学习和...

机器学习与R语言 原书第2版

文本作者身份识别 基于机器学习与计算语言学