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机器学习基础 原理、算法与实践
袁梅宇著2018 年出版295 页ISBN：9787302500148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...
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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...
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分布式机器学习 算法 理论与实践
刘铁岩等著2018 年出版264 页ISBN：9787111609186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...
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深入理解机器学习 从原理到算法
（以）沙伊·沙莱夫-施瓦茨（SHAISHALEVSHWARTZ），（加）沙伊·本-戴维（SHAIBENDAVID）著；张文生译2016 年出版312 页ISBN：7111543023 -
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机器学习经典算法实践
肖云鹏，卢星宇，许明，汪浩瀚，吴斌，刘宴兵著2018 年出版186 页ISBN：9787302493334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...
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高效机器学习 理论、算法及实践
（黎）玛丽特阿瓦德，（美）拉胡尔肯纳著；李川，林旺群，郭际香，李征译2017 年出版238 页ISBN：9787111567165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...
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机器学习算法实践 推荐系统的协同过滤理论及其应用
王建芳著2018 年出版194 页ISBN：9787302507833本书是作者及其合作者近年来在期刊上发表的论文中选择具有代表性论文编辑而成，是作者从事推荐系统的阶段性研究成果和工作总结，书中较全面地介绍了基于协同过滤的推荐系统的存在的问题、解决方法和评估策略。...
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机器学习精讲 基础、算法及应用
（美）杰瑞米·瓦特，（美）雷萨·博哈尼，（美）阿格洛斯·K·卡萨格罗斯著；杨博译2019 年出版214 页ISBN：9787111611967本书按照几何直觉、算法思想和实际应用（涵盖计算机视觉、自然语言处理、经济学、神经科学、推荐系统、物理学和生物学等学科）的顺序，为读者提供了深入浅出的基础知识和解决实际问题所需的实用工具。本书还包含...