机器学习基础

本书从概率近似正确(PAC)理论出发探讨机器学习的基础理论与典型算法,包括PAC学习框架、VC-维、支持向量...

2019.5

大话Python机器学习

机器学习是什么?本书第一章就以我们日常生活中的案例为基础,通俗地讲解了机器学习的内涵、思维,并根据后...

2019.1

机器学习

本书比较全面地介绍了机器学习理论,内容包括模型模型评估与选择、决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分...

2016.

机器学习方法

本书比较全面系统地介绍了机器学习的方法和技术。全书共分为13章,分别介绍了机器学习的基本概念、最近邻规...

2009.06

机器学习导论

机器学习及其在统计学、模式识别、神经网络、人工智能、信号处理、控制和数据挖掘等不同领域的应用。可作为...

2009.06

数据挖掘

本书从数据中提取并验证模型的基本理论。

2006.01

基于Google云平台的机器学习和深度学习入门

本书主要介绍了Google云平台中有关机器学习的多种工具,以及如何使用它们来进行机器学习。这些工具对使用者...

2020.9

实践深度学习

本书共6章,第1章主要介绍深度学习必备的器材、操作系统及中间件的安装方法;第2、3章解读了深度学习示例中...

2020.7

白话机器学习的数学

本书通过正在学习机器学习的程序员绫乃和她朋友美绪的对话,结合回归和分类的具体问题,逐步讲解了机器学习...

2020.5

深度学习快速实践

本书内容包括神经网络的基础,深度神经网络的优化和验证,深度神经网络开发和训练环境的构建,使用TensorBo...

2020.2