本书分为6章，内容包括机器学习概述、机器学习数据特征、机器学习分类算法、机器学习场景应用，并在机器学...
2020.2
本书从基础知识开始，介绍深度学习与图神经网络相关的一系列技术与实现方法，主要内容包括 PyTorch的使用、...
2020.11
MATLAB为机器学习领域提供了必要的工具。用户可以借助MATLAB环境提供的强大交互式图形界面，非常轻松地解决...
2020.3
精心选取十个大数据与机器学习的实战案例，采用迭代递进模式，边理论边实践，深入浅出，让读者在工程实践中...
2020.9
作为机器学习的核心，本书介绍的基于贝叶斯推论的机器学习，其基本思想是将数据及数据产生的过程视为随机事...
2020.9
本书首先简单介绍机器学习、深度学习、强化学习的分类和基本概念；然后详细介绍深度学习的基本理论和算法，...
2020.9
本书内容轻松，但涵盖面很广，实战性也很强，主要包括机器学习的基本原理、机器学习相关的极简数学知识和Py...
2020.10
本书系统论述模式识别的基本理论与方法，由浅入深地介绍一些较为经典的模式识别算法及其近期的相关发展。本...
2020.10
本书共11章，主要介绍机器学习的基本概念和两大类常用的机器学习模型，即监督学习模型和非监督学习模型。针...
2020.8
本书分四篇共9章，分别包括深度学习简介及其环境、神经网络基础、神经网络之回归分析实现、神经网络之二分...
2020.7