深度学习的数学

本书基于丰富的图示和具体示例,通俗易懂地介绍了深度学习相关的数学知识。第1章介绍神经网络的概况;第2章...

2019.5

利用机器学习开发算法交易系统

本书介绍了机器学习必要的统计与概率方面的数学理论,以及适用机器学习的领域相关的领域知识,同时收录了实...

2019.1

机器学习与优化

本书是机器学习实战领域的一本佳作,从机器学习的基本概念讲起,旨在将初学者引入机器学习的大门,并走上实...

2018.4

机器学习

本书是机器学习科学理论与重点算法的参考书目,涉及监督、半监督和指令学习。本书分为6个主题:统计学习的...

2018.5

精通机器学习

机器学习是近年来的热门技术话题,R语言是处理其中大量数据的有力工具。本书为读者提供机器学习和R语言的坚...

2018.2

深度学习

本书是一本关于深度学习的入门读物,阐述了深度学习的发展历程、相关基本概念和工作原理。介绍了两个当前流...

2017.

机器学习测试入门与实践

本书全面系统地介绍了机器学习测试技术与质量体系建设,共15个章节,分为5部分。第1部分(第1-4章)基础知...

2020.9

机器学习

本书讨论了机器学习的基本问题和基本算法。从方便学习的目的出发,本书主要以聚类任务、回归任务、分类任务...

2020.7

统计学习要素

《统计学习与机器学习》介绍了这些领域的一些重要概念,主题广泛,从监督学习(预测)到无监督学习,应有尽...

2020.7

Python无监督机器学习最佳实践

本书详细阐述了与无监督机器学习开发相关的基本解决方案,主要包括聚类、分层聚类、邻域聚类方法和DBSCAN、...

2020.7