机器学习 算法背后的理论与优化

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...

机器学习理论与应用 基于云教育环境

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...

Python机器学习实战案例

抽象代数基础 下 域扩张与GALOIS理论导引

机器学习、深度学习与强化学习

本书从数学优化的角度对目前人工智能的代表技术机器学习进行分析，解决了目前这一领域偏向应用，数学理论较弱的问题，从原理、数学解析两个方面对特征提取、分类、聚类、神经网络等进行了全面系统的剖析。解决了...

机器学习及应用

本书详细地介绍了机器学习的基本原理，并采用“原理简述+问题实例+实际代码+运行效果”的模式介绍常用算法，。全书共分11章，主要包括决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维等内容...

智能系统与技术丛书 机器学习即服务 将Python机器学习创意快速转变为云端Web应用程序

本书由浅入深地介绍了一系列常见的Python数据科学问题。书中介绍的实践项目简单明了，可作为模板快速启动其他类似项目。通过本书，你将学习如何构建一个Web应用程序进行数值或分类预测，如何理解文本分析，如何创...

机器学习与应用

本书系统的介绍了机器学习的主要方法与理论。全书分为基本概念，数学知识，经典的机器学习算法、深度学习算法4大部分。对于每种算法，详细介绍了算法的思想，推导过程，以及源代码实现。每种算法都配有实际的例子程....

终身机器学习 原书第2版

本书介绍终身机器学习这种高级机器学习范式，这种范式通过积累过去的知识持续地学习，并将所学到的知识用于帮助未来的学习和解决问题。本书适用于对机器学习、数据挖掘、自然语言处理或模式识别感兴趣的学生、...

机器学习 使用OpenCV和Python进行智能图像处理