机器学习

本书从介绍统计学习的基本概念开始,如分类和回归等,逐步探索各种机器学习算法,如决策树、支持向量机和贝...

2018.11

深度学习实践

本书主要介绍Caffe的技术原理和一些高级使用技巧,首先介绍深度学习的趋势和业内动态,然后介绍Caffe的基础...

2018.10

PyTorch机器学习从入门到实战

近年来,基于深度学习的人工智能掀起了一股热潮。本书是一本使用PyTorch深度学习框架的入门图书,从深度学...

2018.10

机器学习实战

本书主要分为两个部分。第一部分为第1章到第8章,涵盖机器学习的基础理论知识和基本算法——从线性回归到随机...

2018.7

神经网络与PyTorch实战

全书分为三个部分。第1和第2章感性介绍神经网络的基础知识,并给出一个利用PyTorch搭建神经网络解决实际问...

2018.8

强化学习

本书共有19章,分为六大部分,详细介绍了强化学习中各领域的基本理论和最新进展,内容包括:MDP、动态规划...

2018.6

Spark机器学习

本书采用理论与大量实例相结合的方式帮助开发人员掌握使用Spark进行分析和实现机器学习算法。通过这些示例...

2018.5

机器学习基础

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...

2018.

统计机器学习导论

本书对机器学习的关键知识点进行了全面讲解,帮助读者顺利完成从理论到实践的过渡。书中首先介绍用于描述机...

2018.4

机器学习

本书是一本使用机器学习进行实际操作处理数据分析任务的书,全书讨论了机器学习理论及其应用,重点是机器学...

2018.3