本书是一本使用机器学习进行实际操作处理数据分析任务的书，全书讨论了机器学习理论及其应用，重点是机器学...
2018.3
本书把深度学习的理论知识分为七个章的内容，其包括：机器学习，前馈神经网络，深度学习正则化，深度学习优...
2018.
本书首先介绍主流的机器学习工具，以及Python应用于机器学习的优势，并介绍Scikit-Learn环境搭建、TensorFl...
2017.7
这是一本结合Python语言讲述Web下机器学习的图书，本书内容全面，既能够让读者熟悉最基本的机器学习的相关...
2017.7
本书主要介绍了多智能体机器人强化学习的相关内容。全书共6章，首先介绍了几种常用的监督式学习方法，在此...
2017.6
机器学习的主要目的是从有限的数据中学习到知识。而知识的基本单元是概念。借助于概念，人类可以在繁复的思...
2017.
本书介绍了实用机器学习的工作流程，主要是从实用角度进行描述，没有数学公式和推导。涵盖了数据收集与处理...
2017.6
本书通过8章内容，由浅入深地介绍了机器学习、数据处理、数据再加工、数据分析、回归分析、数据分类、模型...
2017.6
本书围绕实际数据分析的流程展开，着重介绍数据探索、数据预处理和常用的机器学习算法模型。本书从解决实际...
2017.3
本书从企业实践出发，内容覆盖数据、平台、分析和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...
2017.1