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机器学习实践指南 基于R语言 【工业技术】
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机器学习理论、方法及应用 【工业技术】
王雪松，程玉虎著2009 年出版177 页ISBN：9787030254399本书主要围绕基于神经网络的学习、强化学习和进化学习3个方面阐述机器学习理论、方法及其应用，共3部分13章。第一部分是神经网络学习及其在复杂非线性系统中的控制，第二部分是强化学习的大规模或连续空间表示...
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机器学习 从公理到算法 【工业技术】
于剑著2017 年出版231 页ISBN：9787302471363机器学习的主要目的是从有限的数据中学习到知识。而知识的基本单元是概念。借助于概念，人类可以在繁复的思想与多彩的世界之间建立起映射，指认各种对象，发现各种规律，表达各种想法，交流各种观念。一旦缺失相应的...
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分布式机器学习 算法 理论与实践 【工业技术】
刘铁岩等著2018 年出版264 页ISBN：9787111609186本书的目的是向读者全面展示分布式机器学习的现状，深入分析其中的核心技术问题，并且讨论该领域未来发展的方向。本书既可以作为研究生从事分布式机器学习方向研究的参考文献，也可以作为人工智能从业者进行算法...
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机器学习基础 从入门到求职 【工业技术】
胡欢武编著2019 年出版366 页ISBN：9787121355219本书介绍了机器学习的完整学习路径，系统性挖掘了各大机器学习模型之间的联系和本质意义，结合Python常见库和数据库等实际工具讲解机器学习项目中的各个过程，最终解机器学习求职过程、注意事项，以及企业机器学习...
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缪亮，范立京著2018 年出版234 页ISBN：9787302496045本书以课件实例为主线，注重教学设计与课件制作技术的有机结合，系统讲解了利用PowerPoint设计与制作多媒体课件的理论、方法和技巧。 全书共包括11章，详细介绍了课件设计理论，讲解了PPT课件中的文字、图形和图示...
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基于R语言的机器学习 【工业技术】
Scott V. Burger著2018 年出版219 页ISBN：9787519825850本书主要内容有：介绍机器学习领域的模型、算法和数据训练。了解监督和非监督机器学习算法。针对模型使用的数据进行统计验证。深入了解商业和科学中使用的线性回归模型。使用单层和多层神经网络计算结果。介...
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scikit-learn机器学习 【工业技术】
（美）加文·海克（Gavin Hackeling）著2019 年出版199 页ISBN：9787115503404本书内容共计14章，分别从机器学习基础、简单线性回归、基于K临近法的分类和回归分析、特征提取和预处理、简单回归和多重回归、线性回归和逻辑回归、朴素贝叶斯、决策树的非线性分类和回归、决策树、随机森...