机器学习基础 原理、算法与实践

本书主要介绍机器学习的基础算法，采用MATLAB编程实现各个算法。主要内容包括机器学习介绍、线性回归、逻辑回归、模型评估与选择、决策树、K-均值算法和EM、神经网络、K近邻和kd树、贝叶斯与文本分类、隐马...

机器学习 理论 实践与提高

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...

分布式机器学习 算法 理论与实践

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...

Spark机器学习 核心技术与实践

本书采用理论与大量实例相结合的方式帮助开发人员掌握使用Spark进行分析和实现机器学习算法。通过这些示例和Spark在各种企业级系统中的应用，帮助读者解锁Spark机器学习算法的复杂性，通过数据分析产生有价值...

深度实践Spark机器学习

Python机器学习实践 测试驱动的开发方法

scikit learn机器学习 常用算法原理及编程实战

机器学习经典算法实践

本书是为大学本科、研究生学习参考材料，以讲原理、完全开放源代码、使用公开数据集、实验效果演示为特色。既适合本科生、研究生教学使用，也适合自学。为了配合教师教学及同学们自学，本书提供了配套教学的ppt...

美团机器学习实践

美团点评作为国内O2O领域领先的服务平台，结合自身的业务场景和数据，积极进行了人工智能领域的应用探索。在美团点评的搜索、推荐、计算广告、风控、图像处理等领域，相关的人工智能技术得到广泛的应用。本书包...

机器学习实践指南

机器学习应用遍及人工智能的各个领域，是众多数学科学家需要学习的内容。本书第一部分提供了一个相当复杂的机器学习系统，以帮助读者提高其效率。第二部分重点介绍了三个不同的基于现实世界的数据的案例研究，并...