Python机器学习实战案例

机器学习、深度学习与强化学习

本书从数学优化的角度对目前人工智能的代表技术机器学习进行分析，解决了目前这一领域偏向应用，数学理论较弱的问题，从原理、数学解析两个方面对特征提取、分类、聚类、神经网络等进行了全面系统的剖析。解决了...

机器学习及应用

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...

智能系统与技术丛书 机器学习即服务 将Python机器学习创意快速转变为云端Web应用程序

本书由浅入深地介绍了一系列常见的Python数据科学问题。书中介绍的实践项目简单明了，可作为模板快速启动其他类似项目。通过本书，你将学习如何构建一个Web应用程序进行数值或分类预测，如何理解文本分析，如何创...

机器学习与应用

本书系统的介绍了机器学习的主要方法与理论。全书分为基本概念，数学知识，经典的机器学习算法、深度学习算法4大部分。对于每种算法，详细介绍了算法的思想，推导过程，以及源代码实现。每种算法都配有实际的例子程....

终身机器学习 原书第2版

本书介绍终身机器学习这种高级机器学习范式，这种范式通过积累过去的知识持续地学习，并将所学到的知识用于帮助未来的学习和解决问题。本书适用于对机器学习、数据挖掘、自然语言处理或模式识别感兴趣的学生、...

机器学习 使用OpenCV和Python进行智能图像处理

深入理解Auto ML和Auto DL:构建自动化机器学习与深度学习平台

Python机器学习算法

本书讲解目前流行的机器学习算法，包括线性回归、Logistic回归、Softmax回归、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、K近邻、kmeans、PCA、人工神经网络。每个算法分为三部分讲解：1.数学模型理论推导2.基于numpy的...

白话机器学习算法

与使用数学语言或计算机编程语言讲解算法的书不同，本书另辟蹊径，用通俗易懂的人类语言以及大量有趣的示例和插图讲解10多种前沿的机器学习算法。内容涵盖k均值聚类、主成分分析、关联规则、社会网络分析等无...