機器學習技術

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機器學習 圖書

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演化機器學習 圖書

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機器學習

市場價：630元  優惠價：530元　 立刻節省：100元 　

機器學習實踐 圖書

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分布式機器學習實戰

市場價：1190元  優惠價：1000元　 立刻節省：190元 　

Python機器學習

市場價：570元  優惠價：480元　 立刻節省：90元 　

機器學習導論

市場價：790元  優惠價：648元　 立刻節省：142元 　

　　 米羅斯拉夫·庫巴特著的這本《機器學習導論》通過給出易操作的實踐指導、采用簡單的案例、激勵學生討論有興趣的應用問題．用一種易於理解的方式介紹了機器學習的基本思想。本書主題包括貝葉斯分類器、最近鄰分類器、線性和多項式分類器、決策樹、神經網絡以及支持向量機，且展示了如何把這些簡單工具通過“提升”(Boosting)的方式結合起來，怎樣將它們應用於更加復雜的領域，以及如何處理各種...

機器學習

市場價：880元  優惠價：766元　 立刻節省：114元 　

　　 機器學習是計算機科學的重要分支領域。周志華編寫的《機器學習》作為該領域的入門教材，在內容上盡可能涵蓋機器學習基礎知識的各方面。全書共16章，大致分為3個部分：第1部分(第l～3章)介紹機器學習的基礎知識；第2部分(第4～10章)討論一些經典而常用的機器學習方法(決策樹、神經網絡、支持向量機、貝葉斯分類器、集成學習、聚類、降維與度量學習)；第3部分(第11～16章)為進階知識...

實用機器學習

市場價：790元  優惠價：608元　 立刻節省：182元 　

　　 大數據時代為機器學習的應用提供了廣闊的空間
，各行各業涉及數據分析的工作都需要使用機器學習
算法。孫亮、黃倩著的《實用機器學習》圍繞實際數
據分析的流程展開，著重介紹數據探索、數據預處理
和常用的機器學習算法模型。本書從解決實際問題的
角度出發，介紹回歸算法、分類算法、推薦算法、排
序算法和集成學習算法。在介紹每種機器學習算法模
型...

Python機器學習

市場價：790元  優惠價：600元　 立刻節省：190元 　

全場正品

機器學習與Python實踐

市場價：560元  優惠價：470元　 立刻節省：90元 　

機器學習算法入門 圖書

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Python機器學習教程 圖書

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機器學習Python實戰 圖書

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機器學習中的基本算法

市場價：840元  優惠價：700元　 立刻節省：140元 　

套路!機器學習

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機器學習

市場價：390元  優惠價：330元　 立刻節省：60元 　

機器學習(Python實踐)

市場價：590元  優惠價：372元　 立刻節省：218元 　

　　 魏貞原著的這本《機器學習(Python實踐)》繫統
地講解了機器學習的基本知識，以及在實際項目中使
用機器學習的基本步驟和方法；詳細地介紹了在進行
數據處理、分析時怎樣選擇合適的算法，以及建立模
型並優化等方法，通過不同的例子展示了機器學習在
具體項目中的應用和實踐經驗，是一本非常好的機器
學習入門和實踐的書籍。
不同於很多...

機器學習與應用

市場價：1380元  優惠價：980元　 立刻節省：400元 　

　　 機器學習是當前解決很多人工智能問題的核心
技術，深度學習的出現帶來了自2012年以來的人工
智能復興。雷明著的《機器學習與應用》是機器學
習和深度學習領域的入門與提高教材，繫統、深入
地講述機器學習與深度學習的主流方法與理論，並
緊密結合工程實踐與應用。全書由21章組成，共分
為三大部分。第1～3章為第一部分，介紹機器學習
的基本原...

Python機器學習實戰

市場價：680元  優惠價：483元　 立刻節省：197元 　

全場正品

機器學習/計算機科學叢書

市場價：350元  優惠價：266元　 立刻節省：84元 　

　　計算機科學叢書。
本書展示了機器學習中核心的算法和理論，並闡明了算法的運行過程。本書綜合了許多的研究成果，例如統計學、人工智能、哲學、信息論、生物學、認知科學、計算復雜性和控制論等，並以此來理解問題的背景、算法和其中的隱含假定。本書可作為計算機專業本科生、研究生教材，也可作為相關領域研究人員、教師的參考書。...

機器學習實踐應用

市場價：690元  優惠價：524元　 立刻節省：166元 　

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機器學習入門之道

市場價：590元  優惠價：419元　 立刻節省：171元 　

　　 人工智能正在形成一股新的浪潮，它將從技術、
經濟、社會等各個層面改變我們的工作和生活方式。
作為實現人工智能的重要技術，機器學習正在受到人
工智能專家之外的更廣泛人群的關注，想要了解機器
學習相關知識和技術的人日益增多。
中井悅司著的《機器學習入門之道》緊緊圍繞“
機器學習的商業應用”這個主題，從數學原理上解釋
了機器學習的...

Python機器學習算法

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機器學習Web應用

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深入淺出Python機器學習

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機器學習公式詳解 周志華南瓜書 機器學習+機器學習實戰

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機器學習中的數學 人工智能 機器學習 深度學習

市場價：780元  優惠價：650元　 立刻節省：130元 　

《機器學習中的數學》是一本繫統介紹機器學習中涉及的數學知識的入門圖書，本書從機器學習中的數學入門開始，以展示數學的友好性為原則，講述了機器學習中的一些常見的數學知識。機器學習作為人工智能的核心技術，對於數學基礎薄弱的人來說，其臺階是陡峭的，本書力爭在陡峭的臺階前搭建一個斜坡，為讀者鋪平機器學習的數學之路。
《機器學習中的數學》共19章，分為線性代數、高等數學和概率3個組成部分。第 1 部分包括向量、向量的點積與叉積、行列式、代數餘子式、矩陣、矩陣和方程組、矩陣的秩、逆矩陣、高斯-諾矩陣與置換矩陣、矩陣的LU分解、歐幾裡得距離、曼哈頓距離、切比雪夫距離、夾角餘弦等；第2部分包括導數、微分、不定積分、定積分、弧長、偏導、多重積分、參數方程、極坐標繫、柱坐標繫、球坐標繫、梯度、梯度下降算法、方向導數、線性近似、二階近似、泰勒公式、牛頓法、最小二乘法、求解極值、拉格朗日等

機器學習公式詳解 周志華南瓜書 機器學習+深度學習

市場價：1930元  優惠價：1610元　 立刻節省：320元 　

機器學習與學習資源適配

市場價：513元  優惠價：426元　 立刻節省：87元 　

Python AI-機器學習-深度學習

市場價：1013元  優惠價：844元　 立刻節省：169元 　

本書將理論融入貼近生活的案例之中，深入淺出，豐富有趣。例如，通過AI判定美味的紅酒、自動識別郵政編碼、從視頻中檢測特定場景、判斷SNS上的垃圾郵件投稿、通過識別照片上的物體自動判斷新聞報道類型、通過食物照片調查熱量等等。

機器學習 機器學習實戰周志華人工智能入門教程西瓜書機器學習入

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機器學習：ECML2002／會議錄Machine learning(機器學習：ECML200

市場價：3659元  優惠價：3043元　 立刻節省：616元 　

The LNAI series reports state-of-the-art results in artificial intelligence re-search，development，and education，at a high level and in both printed and electronic form. Enjoying tight cooperation with the R＆D community，with numerous individuals，as well as with prestigious organizations and societies，LNAI has grown into...

現代機器學習 圖書

市場價：460元  優惠價：390元　 立刻節省：70元 　

機器學習為信息類學科的重要分支。本書作為機器學習入門、進階與本碩博一體式培養教材，繫統論述了機器學習研究的基本內容、概念、算法、應用以及近期新發展。本書共18章，分為機器學習基礎、經典機器學習方法與現代機器學習方法三大部分。機器學習基礎部分為第1、2章，內容為機器學習概述和數學基礎知識；經典機器學習方法部分為第3～10章，內容分別為線性回歸與分類模型、特征提取與選擇、決策樹與集成學習、支持向量機、貝葉斯決策理論、神經網絡、聚類方法和半監督學習等；現代機器學習方法部分為第11～18章，內容涵蓋了近年來新興的與不斷發展的前沿算法，如深度學習、深度強化學習、生成對抗網絡、膠囊網絡、圖卷積神經網絡、自監督學習、遷移學習以及自動機器學習等。本書可作為高等院校通信、電子信息、計算機、信息科學、自動化技術等相關專業本科生與研究生的教材與參考用書，也可作為人工智能、計算機科學、模式識別、控制科學、信息與通等

機器學習基礎教程

市場價：240元  優惠價：210元　 立刻節省：30元 　

本書介紹了機器學習的基本算法、歷史發展、應用前景及相關問題。內容包括：機器學習所涉及的必要的數學知識，機器學習的基本模式和任務，神經網絡的基本理論及算法結構，分類與聚類學習算法，數據維度歸約的基本方法，圖理論及方法以及當前比較流行的機器學習理論和算法。本書在加深學生對經典機器學習方法理解的基礎上適當擴展其視野，以培養和提高其解決實際問題的能力。
本書可作為高等學校人工智能相關專業的教材，也適合該領域的工程技術人員參考使用。

機器學習與人工智能

市場價：550元  優惠價：470元　 立刻節省：80元 　

《機器學習與人工智能》涵蓋了與人工智能相關的機器學 方法，包括深度卷積神經網絡、循環神經網絡、生成對抗網絡、蒙特卡羅樹搜索、強化學習。《機器學習與人工智能》也包括一些應用非常廣泛的機器學習方法，例如，支持向量機、決策樹和隨機森林、隱馬爾可夫模型、聚類與自組織映射。《機器學習與人工智能》還包含一些重要的大數據分析方法，如主成分分析、回歸分析等。

現代機器學習 圖書

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機器學習為信息類學科的重要分支。本書作為機器學習入門、進階與本碩博一體式培養教材，繫統論述了機器學習研究的基本內容、概念、算法、應用以及近期新發展。本書共18章，分為機器學習基礎、經典機器學習方法與現代機器學習方法三大部分。機器學習基礎部分為第1、2章，內容為機器學習概述和數學基礎知識；經典機器學習方法部分為第3～10章，內容分別為線性回歸與分類模型、特征提取與選擇、決策樹與集成學習、支持向量機、貝葉斯決策理論、神經網絡、聚類方法和半監督學習等；現代機器學習方法部分為第11～18章，內容涵蓋了近年來新興的與不斷發展的前沿算法，如深度學習、深度強化學習、生成對抗網絡、膠囊網絡、圖卷積神經網絡、自監督學習、遷移學習以及自動機器學習等。本書可作為高等院校通信、電子信息、計算機、信息科學、自動化技術等相關專業本科生與研究生的教材與參考用書，也可作為人工智能、計算機科學、模式識別、控制科學、信息與通等

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