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机器学习实践：测试驱动的开发方法
（美）Matthew Kirk著；段菲译2015 年出版188 页ISBN：9787115396181本书面技术开发人员、CTO和咨询顾问人员，介绍了机器学习的基本原理，涵盖了测试驱动的机器学习、机器学习概述、K近邻分类、朴素贝叶斯分类、隐马尔科夫模型、支持向量机、神经网络、聚类、核岭回归、模型改进...
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大数据挖掘与统计机器学习
吕晓玲，宋捷主编2019 年出版332 页ISBN：9787300264066本课程的教学内容主要包括聚类、关联、降维、变量选择、分类与预测、集成算法、图模型与推荐系统等。每一部分都是本课程授课的主要内容，都力求深入浅出，精讲细讲，不光讲解各种方法的过程与原理，还要加强学生对...
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Python机器学习与量化投资
何海群著2018 年出版288 页ISBN：9787121352102本书采用生动活泼的语言，从入门者的角度，讲解Python语言和sklearn模块库，内置的各种经典机器学习算法，结合实盘交易数据，分析在金融量化方面的应用。书中大量简单风趣的实际案例，让广大初学者，快速掌握机器学习在....
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Python神经网络编程 深度学习机器学习
（英）塔里克·拉希德著；林赐译2018 年出版197 页ISBN：9787115474810本书首先从简单的思路着手，详细介绍了理解神经网络如何工作所必须的基础知识。第一部分介绍基本的思路，包括神经网络底层的数学知识，第2部分是实践，介绍了学习Python编程的流行和轻松的方法，从而逐渐使用该语言...
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机器学习与智能决策支持系统
杨善林，倪志伟著2004 年出版384 页ISBN：7030128141本书首先介绍智能决策支持系统的基本概念，并详细介绍了归纳学习、范例推理、粗糙集、遗传算法等学习方法；本书后半部分介绍了有关概念 ，并详细探讨了基于几类具体学习技术的智能决策支持系统，不仅研究了基于机...
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