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统计学习方法
:李航
作者：
李航
出版社：
清华大学出版社
出版时间：
2012
ISBN：
978-7-302-27595-4
索书号：
TP181/9
分类号：
TP181
页数：
XI, 235页
价格：
38.00
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本书全面系统地介绍了统计学习的主要方法, 特别是监督学习方法, 包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型等。
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索书号
展开
机器学习方法
:蒋艳凰, 赵强利
作者：
蒋艳凰, 赵强利
出版社：
电子工业出版社
出版时间：
2009
ISBN：
978-7-121-09005-9
索书号：
TP181/1
分类号：
TP181
页数：
XII, 282页
价格：
39.00
复本数：
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全书共分13章, 分别介绍了机器学习的基本概念、最近邻规则、贝叶斯学习、决策树、基于事例推理的学习、关联规则学习、神经网络等。
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索书号
展开
机器学习理论、方法及应用
:王雪松，程玉虎
作者：
王雪松，程玉虎
出版社：
科学出版社
出版时间：
2009
ISBN：
978-7-03-025439-9
索书号：
TP181/5
分类号：
TP181
页数：
11,177页
价格：
40.00
复本数：
在馆数：
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本书主要围绕基于神经网络的学习、强化学习和进化学习三个方面阐述机器学习理论、方法及其应用，共分三部分13章。
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索书号
展开
机器学习与R语言实战
:丘祐玮, Yu-Wei Chiu, 潘怡, 叶晖
作者：
丘祐玮, Yu-Wei Chiu, 潘怡, 叶晖
出版社：
机械工业出版社
出版时间：
2016
ISBN：
978-7-111-53595-9
索书号：
TP181/20
分类号：
TP181
页数：
XIII, 338页
价格：
69.00
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本书内容全面, 深入浅出地介绍了采用R语言实现包括分类、回归、聚类、关联分析等常用的机器学习算法的知识, 每一个算法都通过案例详细说明了构建模型、实现模型以及评价模型的过程。同时, 为了照顾初学者, 本书也涵盖了R语言的基础知识, 包括环境准备、数据转换、分析和结果可视化的方法。本书最后抛砖引玉, 展示了使用RHadoop处理和分析海量数据的过程。
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索书号
展开
机器学习与流场数据可视化
:张丽
作者：
张丽
出版社：
电子工业出版社
出版时间：
2017
ISBN：
978-7-121-31446-9
索书号：
TP181/41
分类号：
TP181
页数：
140页
价格：
55.00
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本书主要讲述科学计算可视化的内容、技术现状和挑战, 机器学习基本理论, 使用Boosting和CAVIAR两种方法进行科学计算可视化的理论和方法。全书共7章, 主要内容包括: 概述, 流场数据对象及流场特性, 流场基础特征可视化, 流体可视化交互, 机器学习增强流场可视化, 流场可视化的挑战。
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索书号
展开
分布式优化、学习理论与方法
:陈为胜
作者：
陈为胜
出版社：
科学出版社
出版时间：
2019
ISBN：
978-7-03-059764-9
索书号：
TP181/71
分类号：
TP181
页数：
x, 186页
价格：
90.00
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本书以分布式优化问题是将整个网络系统的复杂的大规模的优化问题分配到多个节点上进行分布式的优化和计算, 这里的“分布式”是指各节点不需要知道全局信息, 而是只需要根据获得的局部信息, 通过一定的协调机制和规则, 独立的进行各自的优化和决策, 最终完成整个系统的优化目标。而在大数据的背景下, 互联网每秒产生并收集TB级乃至EB级的数据, 不仅数据量庞大, 而且对于数据的复杂性和数据的多样性, 传统的机器学习方法同样面临着巨大的挑战。目前, 许多分布式学习算法已经被开发来解决大数据背景下不同的分布式学习问题。
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展开
深度学习
:(美) 特伦斯·谢诺夫斯基, Terrence Sejnowski, 姜悦兵
作者：
(美) 特伦斯·谢诺夫斯基, Terrence Sejnowski, 姜悦兵
出版社：
中信出版集团股份有限公司
出版时间：
2019
ISBN：
978-7-5086-9835-9
索书号：
TP181/99
分类号：
TP181
页数：
17, 378页
价格：
88.00
复本数：
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本书内容包括: 机器学习的崛起、人工智能的重生、神经网络的黎明、大脑式的计算、洞察视觉系统、语音识别的突破、霍普菲尔德网络和玻尔兹曼机、反向传播算法等。
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机器学习实践指南
:(英) 阿图尔·特里帕蒂, Atul Tripathi, 王喆, 曹建勋
作者：
(英) 阿图尔·特里帕蒂, Atul Tripathi, 王喆, 曹建勋
出版社：
机械工业出版社
出版时间：
2018
ISBN：
978-7-111-59212-9
索书号：
TP181-62/4
分类号：
TP181-62
页数：
350页
价格：
79.00
复本数：
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本书前半部分将逐一讲解非常复杂的机器学习系统中的相关技术。你将从中学到如何利用机器学习的技术去探索新应用的领域并提升其效率。后半部分集中介绍三个不同的机器学习案例。所有案例都基于真实数据, 并有针对性地提供了机器学习的解决方案。
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索书号
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机器学习系统设计: Python语言实现
:(美) 戴维·朱利安, David Julian, 李洋
作者：
(美) 戴维·朱利安, David Julian, 李洋
出版社：
机械工业出版社
出版时间：
2017
ISBN：
978-7-111-56945-9
索书号：
TP181/52
分类号：
TP181
页数：
190页
价格：
59.00
复本数：
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本书介绍了机器学习系统设计的整个过程, 以及相关的Python库, 并在各个知识环节中都给出了Python示例, 为设计高校机器学习系统提供详实指南。
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从机器学习到深度学习: 基于scikit-learn与TensorFlow的高效开发实战
:刘长龙
作者：
刘长龙
出版社：
电子工业出版社
出版时间：
2019
ISBN：
978-7-121-35518-9
索书号：
TP181/69
分类号：
TP181
页数：
XX, 490页
价格：
99.00
复本数：
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本书共11章, 第1章从宏观角度讨论机器学习的分类、方法与流程 ; 第2章介绍Python机器学习基础工具 ; 第3-5章围绕scikit—Learn工具讲解回归、聚类、降维等方法的原理与实践, 其中包括目前最主流的朴素贝叶斯、SVM、Lasso、随机森林、Kmean、奇异值分解等 ; 第6-8章讲解三个综合性模型: 隐马尔可夫模型、贝叶斯网络、文档主题模型 ; 第9章围绕Tensorflow讲解深度学习原理与应用 ; 第10章介绍强化学习的三类算法 ; 第11章以iOS为例简单介绍手机端的机器学习应用。
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(美) 戴维·朱利安, David Julian, 李洋
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(美) 詹森·贝尔, Jason Bell, 邹伟, 王燕妮
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丘祐玮, Yu-Wei Chiu, 潘怡, 叶晖
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刘长龙
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