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  • 深度学习基础与实践

    (美)乔希·帕特森(JoshPatterson),(美)亚当·吉布森(AdamGibson)著;郑明智译2019 年出版366 页ISBN:9787115515421

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    (新西兰)史蒂芬·马斯兰(Stephen Marsland)著2019 年出版302 页ISBN:9787111622260

    本书的核心视角是机器学习中的算法,旨在帮助读者掌握算法思想,熟悉相关的数学与统计学知识,并掌握必要的编程技巧和实验方法。书中首先介绍基础概念,然后从相对简单的监督学习方法开始讲解,同时讨论了优化和搜索...

  • 高等学校应用型本科教材 高等数学学习指导 第2版

    (中国)侯方勇2019 年出版165 页ISBN:9787569312010

  • 机器学习基础 从入门到求职

    胡欢武编著2019 年出版366 页ISBN:9787121355219

    本书介绍了机器学习的完整学习路径,系统性挖掘了各大机器学习模型之间的联系和本质意义,结合Python常见库和数据库等实际工具讲解机器学习项目中的各个过程,最终解机器学习求职过程、注意事项,以及企业机器学习...

  • 动手学深度学习

    杨海玲责任编辑;(美)阿斯顿·张,李沐2019 年出版412 页ISBN:9787115490841

    本书不仅阐述深度学习的算法原理,还演示它们的实现和运行。本书共分3个部分:第一部分介绍深度学习的背景,提供预备知识,并包括深度学习最基础的概念和技术;第二部分描述深度学习计算的重要组成部分,还解释近年......

  • Python机器学习

    (印)阿布舍克·维贾亚瓦吉亚(Abhishek Vijayvargia)著2019 年出版270 页ISBN:9787115501356

    这本书通过数学解释和编程例子描述了机器学习的概念。每一章的内容都是从技术的基本原理和基于真实数据集工作实例开始的。在应用算法的指导下,每种技术都有各自的优点和缺点。 本书提供了python中的代码示...

  • scikit-learn机器学习

    (美)加文·海克(Gavin Hackeling)著2019 年出版199 页ISBN:9787115503404

    本书内容共计14章,分别从机器学习基础、简单线性回归、基于K临近法的分类和回归分析、特征提取和预处理、简单回归和多重回归、线性回归和逻辑回归、朴素贝叶斯、决策树的非线性分类和回归、决策树、随机森...

  • 概率论与数理统计学习指导

    顾贞主编2019 年出版148 页ISBN:9787560377001

    本书内容包括:随机事件及其概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律和中心极限定理、数理统计的基础知识、参数估计、假设检验。本书适合高等院校、科研院所,相关专业教...

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