机器学习基础

本书详细讨论了预测数据分析中最重要的机器学习方法,涵盖基础理论和实际应用。在讨论了从数据到见解再到决...

2020.4

从机器学习到无人驾驶

本书以机器学习为出发点,介绍了从机器学习到无人驾驶的相关技术基础,通过实例分析代码本身的逻辑关系,利...

2020.4

机器学习实践

本书内容可作为数据科学与机器学习速成课程的参考,面向需要在生产环境中解决实际问题的技术人员。两位作者...

2020.4

机器学习提升法

本书首先介绍了机器学习算法的基础知识,并介绍了算法的分析方法,然后说明了提升算法的核心理论,特别是其...

2020.5

边做边学深度强化学习

PyTorch是基于Python的张量和动态神经网络,作为近年来较为火爆的深度学习框架,它使用强大的GPU能力,提供...

2020.4

神经网络与深度学习

本书全面介绍神经网络、机器学习和深度学习的基本概念、模型和方法,同时也涉及了深度学习中许多最新进展,...

2020.3

文本机器学习

本书系统性地介绍了多个经典的和前沿的机器学习技术及其在文本域中的应用。首先,详细介绍了面向文本数据的...

2020.3

MATLAB机器学习

本书是一本机器学习结合MATLAB应用实例的综合指南,适用于从业工程师和大学学生。本书从人工智能、自动控制...

2020.2

深度强化学习

这是一本着重介绍深度强化学习的学术界前沿进展与核心代码分析的书籍。本书对深度强化学习方面的重要学术进...

2020.2

机器学习算法

本书介绍了数据科学领域常用的所有重要机器学习算法以及TensorFlow和特征工程等相关内容。涵盖的算法包括线...

2020.1


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