当前位置:首页 > 名称

大约有4,000项符合查询结果项。(搜索耗时:0.0103秒)

为您推荐: 机器学习 量子机器学习 机器学习导论 机器学习系统 深度强化学习理论及其在机器人运动控制中的应用实践 python卫生健康机器学习基本方法与实践

  • 机器学习系统设计 PYTHON语言实现 【工业技术】

    (美)载维·朱利安著;李洋译2017 年出版192 页ISBN:9787111569459

    机器学习模型不能给出准确结果的原因有很多。从设计的角度来审视这些系统,我们能够深入理解其底层算法可用的优化方法。本书为我们提供了机器学习设计过程的坚实基础,能够使我们为特定问题建立起定制的机器...

  • Scala机器学习 【工业技术】

    (美)亚历克斯·科兹洛夫(AlexKozlov)著2017 年出版204 页ISBN:9787111572152

    本书用了10章来介绍怎么使用Scala在Spark平台上实现机器学习算法,其中Scala的版本为2.11.7,Spark采用基于Hadoop 2.6的版本,这些都是比较新的版本。本书从数据分析师怎么开始数据分析入手,介绍了数据驱动过程...

  • 大数据巨量分析与机器学习的整合与开发 【工业技术】

    韦鹏程,冉维,段昂2017 年出版322 页ISBN:9787564745127

    本书讲述大数据机器学习的基本概念,如:分类、分析、训练、建模、预测、机器学习(推荐引擎)、机器学习(二元分类)、机器学习(多元分类)、机器学习(回归分析)数据可视化应用。为降低读者学习大数据技术的......

  • 机器学习的煤与瓦斯突出前兆识别方法研究 【工业技术】

    闫秋艳著2017 年出版183 页ISBN:9787564636777

    本书以煤与瓦斯突出监测数据(瓦斯浓度及电磁强度)为研究对象,通过引入“概率数据流”模型,对监测数据进行建模,并在此模型基础上实现干扰模式的检测突出前兆模式的识别,同时提出了突出数据的类不均衡问题,并......

  • 机器学习中的不平衡分类方法 【工业技术】

    康琦,吴启迪著2017 年出版185 页ISBN:9787560869803

    本书共12章,主要讲述不平衡分类学习的基本理论、特征选择与降维学习、模型评估与选择、重采样与代价敏感学习、贝叶斯分类器、决策树与随机森林、集成学习与强化学习等重要的不平衡分类学习方法,为不平衡分类...

  • 大数据与机器学习 实践方法与行业案例 【工业技术】

    陈春宝,阙子扬,钟飞著2017 年出版297 页ISBN:9787111556800

    本书从企业实践出发,内容覆盖数据、平台、分析应用等企业内数据流转的主要环节。布局上,按照数据与平台篇、分析篇应用篇分别撰写。数据与平台篇(第1~3章),立足找到数据、整合数据、使用数据三个角度,介绍数....

  • R语言机器学习 第2版 影印版 【工业技术】

    Brett Lantz2017 年出版427 页ISBN:9787564170714

    本书与时俱进,携最新的库最现代的编程思维为你丝丝入扣地介绍了专业数据科学必不可少的技能。不用再惧怕理论知识,书中提供了编写算法处理数据所需的最关键的实用知识,只要有最基本的经验就可以了。你可以...

  • 机器时代 机器人统治地球后的工作、爱情生活 【工业技术】

    Robin Hanson著2017 年出版408 页ISBN:9787111581796

    在经历劫掠、农耕以及工业时代后,下一个伟大的时代将会是什么?并且多久之后后代们才会从梦境中“转过弯来”,转向我们期望的遥远未来的典型结局? 本书从两个很好而且出名的猜测着手对上述问题进行了探讨。首先...

  • 多维粒子群优化在机器学习与模式识别中的应用 【工业技术】

    (芬)SERKANKIRANYAZ,(土)TURKERINCE,(芬)MONCEFGABBOUJ著;彭鹏菲,董银文,龚立译2017 年出版355 页ISBN:9787118113549

    这本书探讨了多维粒子群优化,由作者开发了一种技术解决这些需求。在介绍关键优化技术后,作者介绍了统一的框架,并展示了其在具有挑战性的应用领域的优势,包括多维扩展粒子群优化的全局收敛性、动态数据聚类...

学科分类
返回顶部