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  • <em>Python</em><em>机器</em><em>学习</em>实践  测试驱动的开发方法

    Python机器学习实践 测试驱动的开发方法

    (美)马修·柯克(Matthew Kirk)著2018 年出版198 页ISBN:7111581666

  • <em>Python</em><em>数据</em><em>科学</em>  <em>技术</em>详解<em>与</em>商业实践

    Python数据科学 技术详解商业实践

    常国珍,赵仁乾,张秋剑著2018 年出版424 页ISBN:9787111603092

    本书共19章,第1章介绍数据科学中涉及的基本领域;第2~3章介绍数据工作紧密相关的Python语言基础;第4章讲解描述性统计分析在宏观业务领域的分析;第5章讲解数据规整、清洗的重要技能;第6章介绍数据科学领域实用的...

  • <em>数据</em>挖掘  实用<em>机器</em><em>学习</em>工具<em>与</em><em>技术</em>  英文版  原书第3版

    数据挖掘 实用机器学习工具技术 英文版 原书第3版

    (新西兰)威滕,(新西兰)弗兰克著2012 年出版629 页ISBN:9787111374176

    本书是机器学习数据挖掘领域的经典畅销教材,被众多国外名校选为教材。书中不仅详细介绍机器学习的基本理论,还对实际工作中应用的相关工具和技术提了一些建议。本版对上一版内容进行了全面更新,以反映自第2...

  • 智能系统<em>与</em><em>技术</em><em>丛书</em>  MATLAB<em>与</em><em>机器</em><em>学习</em>

    智能系统技术丛书 MATLAB机器学习

    (美)迈克尔·帕拉斯泽克,(美)斯蒂芬妮·托马斯著;李三平,陈建平译2018 年出版290 页ISBN:9787111589846

    本书从人工智能、自动控制的基础知识开始讲述,逐步介绍机器学习工程中的应用,其中阐述了机器学习的主要概念、算法和应用实例。针对一些重要应用案例,本书提供了完整的MATLAB机器学习解决方案,并包括所有应用...

  • <em>Python</em><em>机器</em><em>学习</em>经典实例

    Python机器学习经典实例

    普拉提克·乔西著;陶俊杰,陈小莉译2017 年出版244 页ISBN:9787115465276

    本书主要内容包括:机器学习算法以及如何算法如何用于评估实际问题;预测模型及其实战场景剖析;如何用无监督模型做市场分割;探索多种数据可视化技术;如何构建推荐引擎;文本数据交互以及分析文本数据的模型的搭建.....

  • <em>PYTHON</em><em>机器</em><em>学习</em>实践指南

    PYTHON机器学习实践指南

    (美)库姆斯著;黄申译2017 年出版251 页ISBN:9787115449061

    机器学习是近年来渐趋热门的一个领域,同时Python语言经过一段时间的发展也已逐渐成为主流的编程语言之一。本书结合了机器学习Python语言两个热门的理念,通过易于理解的项目详细讲述了如何构建真实的机器学...

  • <em>数据</em>挖掘  实用<em>机器</em><em>学习</em><em>技术</em>  第2版

    数据挖掘 实用机器学习技术 第2版

    (新西兰)威滕(Witten,I.H.),(新西兰)弗兰克(Frank,E.)著;董琳等译2006 年出版362 页ISBN:7111182057

    本书从数据中提取并验证模型的基本理论。

  • <em>机器</em><em>学习</em>  使用OpenCV和<em>Python</em>进行智能图像处理

    机器学习 使用OpenCV和Python进行智能图像处理

    (美)迈克尔·贝耶勒著2019 年出版252 页ISBN:7111611516

  • <em>Python</em><em>机器</em><em>学习</em>实战

    Python机器学习实战

    裔隽,张怿檬,张目清等著2018 年出版310 页ISBN:9787518938087

    本书的主要内容分为四大部分:(1)Python 开发程序的一些方法技巧,比如虚拟环境管理、敏捷开发入门、单元测试等;(2)Python 中的一些中级使用技巧,比如列表生成式、多线程多进程、Python程序性能分析等;(3)机器学......

  • <em>Python</em><em>机器</em><em>学习</em>算法

    Python机器学习算法

    刘硕著2019 年出版208 页ISBN:9787302536505

    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...

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