机器学习原理及应用

本书为配合大数据产业发展需要,主要介绍了什么是机器学习,机器学习的发展历程及研究现状、分类、应用前景...

2017.7

机器学习之路

机器学习需要一条脱离过高理论门槛的入门之路。本书《机器学习篇》从小红帽采蘑菇的故事开篇,介绍了基础的...

2017.8

从零开始学深度学习

本书为深度学习方向的一本全方位参考书,由最基本的数学基础开始,到各种深度学习模型的讲解和调优方法,再...

2017.7

深度学习轻松学

本书从人工智能探讨最多的深度学习与机器学习的概念讲起,第2章讲解了人工智能技术领域涉及的高等数学基础...

2017.6

Python与机器学习实战

单就机器学习而言,其领域就包括但不限于:有监督学习、无监督学习和半监督学习,具体的问题又大致可以分两...

2017.7

大数据巨量分析与机器学习的整合与开发

本书讲述大数据和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...

2017.5

Python机器学习算法

本书是一本机器学习入门读物,注重理论与实践的结合。全书主要包括6个部分,每个部分均以典型的机器学习算...

2017.7

稀疏学习、分类与识别

本书对近年来稀疏学习、分类与识别领域常见的理论及技术进行了较为全面的阐述和总结,并结合作者多年的研究...

2017.3