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

本书是最全面的机器学习教材之一,书中列举了大量精选的案例和插图解说,内容涵盖了逻辑、几何、统计模型和...

2015.11

机器学习与R语言

R本身是一款十分优秀的数据分析和数据可视化软件。本书通过将实践案例与核心的理论知识相结合,提供了你开...

2015.1

机器学习及其应用

本书以综述的形式介绍机器学习领域的研究进展,内容涉及到稀疏学习、贝叶斯学习、演化学习、深度学习和半监...

2015.

基于再生核的机器学习方法

机器学习是人工智能的一个重要分支,本书主要研究如何构建有效的学习方法,使之通过学习获得蕴藏在观测样本...

2015.11

大数据智能

本书是一本介绍大数据智能分析的科普书籍, 旨在让更多的人了解和学习互联网时代的机器学习和自然语言处理...

2016.1