大约有37,392项符合查询结果项。（搜索耗时：0.1400秒）
为您推荐：
高通量多尺度材料计算和机器学习
机器学习
机器学习导论
深度强化学习理论及其在机器人运动控制中的应用实践
机器学习系统
量子
-
（法）阿尔伯特·比费特2020 年出版0 页ISBN：
-
周志华著2016 年出版425 页ISBN：9787302423287
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、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与距离学习、特征选择、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学...
-
赵玉鹏著2013 年出版193 页ISBN：9787511714503
本书主要是通过分析机器学习的研究前沿及其两大核心问题——“机器学习的可能实现路径”和“机器学习的发现功能”把这些问题展开讨论。
-
（美）MICHAEL BOWLES著；沙赢，李鹏译2017 年出版318 页ISBN：7115433732
-
（日）杉山将著；许永伟译2015 年出版226 页ISBN：9787115388025
本书用丰富的图示，以最小二乘法为基础，详细讲解了处理回归问题的各种监督学习算法、处理分类问题的各种模式识别算法，以及无监督学习算法。同时配有MATLAB的示例代码，让读者可以轻松实践。本书适合机器学习初学...
-
博思蒂安·卡鲁扎著2017 年出版172 页ISBN：9787115466804
-
孙建成，戴利云著2015 年出版136 页ISBN：9787549338375
-
（土）阿培丁著2009 年出版275 页ISBN：9787111265245
机器学习及其在统计学、模式识别、神经网络、人工智能、信号处理、控制和数据挖掘等不同领域的应用。可作为高等院校计算机相关专业高年级本科生和研究生的教材，也可供研究机器学习方法的技术人员参考。...
-
（美）迈克尔斯基（Michalski，R.S.）等主编；王树林等译1992 年出版392 页ISBN：7030019733
-
李克清，时允田主编2019 年出版252 页ISBN：9787115501349
本书详细地介绍了机器学习的基本原理，并采用“原理简述+问题实例+实际代码+运行效果”的模式介绍常用算法，。全书共分11章，主要包括决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维等内容...
