图解机器学习 - 第1页

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计算机 -  人工智能(AI)

图解机器学习

本书用丰富的图示,从最小二乘法出发,对基于最小二乘法实现的各种机器学习算法进行了详细的介绍。第Ⅰ部分介绍了机器学习领域的概况;第Ⅱ部分和第Ⅲ部分分别介绍了各种有监督...
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2015年发布
6.1 分
杉山将 著
图解机器学习封面图
计算机 -  人工智能(AI)

图解机器学习和深度学习入门

本书作为人工智能专业的入门书,带领读者初步学习和实践机器学习、深度学习的算法、流程和核心技术,并介绍了系统开发及开发环境,通过图解的方式将难懂的专业术语和算法表现出来,让没有相关专业基础的读者...
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2023年发布
8.2 分
(日)山口达辉 著
图解机器学习和深度学习入门封面图
数学 -  基础数学

数学要素:全彩图解 + 微课 +Python 编程

...《数学要素:全彩图解 + 微课 + Python编程》最后四章以线性代数收尾。《数学要素:全彩图解 + 微课 + Python编程》内容编排上突出“图解 + 编程 + 机器学习应用”。讲解一些特定数学工具时,《数学要素:全彩图解 + 微课 + Python编程》会穿插介绍其...
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2023年发布
9 分
姜伟生 著
数学要素:全彩图解 + 微课 +Python 编程封面图
计算机 -  人工智能(AI)

机器学习 : 全彩图解+微课+Python编程(鸢尾花书系列第7册)

...p>本书设置了 24 个话题,对应四大类机器学习经典算法(回归、分类、降维、聚类),覆盖算法包括: 回归分析、多元线性回归、非线性回归、正则化回归、贝叶斯回归、高斯过程、k 最近邻分类、朴素贝叶 斯分类、高斯判别分析、支持向量机...
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2024年发布
9.8 分
姜伟生 著
机器学习 : 全彩图解+微课+Python编程(鸢尾花书系列第7册)封面图
数学 -  基础数学

统计至简 : 概率统计全彩图解 + 微课 + Python编程

...全彩图解 + 微课 + Python编程》内容又可以归纳为 7 大板块——统计、概率、高斯、随机、频率派、贝叶斯派、椭圆。《统计至简:概率统计全彩图解 + 微课 + Python编程》在讲解概率统计工具时,会穿插介绍其在数据科学和机器学习...
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2023年发布
8.8 分
姜伟生 著
统计至简 : 概率统计全彩图解 + 微课 + Python编程封面图
计算机 -  人工智能(AI)

编程不难 : 全彩图解 + 微课 + Python 编程(鸢尾花系列第1册)

...从加减乘除到机器学习”丛书的第一册,也是“编程”板块的第一册, 着重介绍如何零基础入门学 Python 编程。虽然本书主要讲解 Python 编程,但是也离不开数学。本书尽量 避免讲解数学概念公式,而且用图形和近乎口语化的语言...
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2024年发布
9.6 分
姜伟生 著
编程不难 : 全彩图解 + 微课 + Python 编程(鸢尾花系列第1册)封面图
计算机 -  人工智能(AI)

图解人工智能

近年,人工智能热潮席卷而来。本书以图解的方式网罗了人工智能开发必备的基础知识,内容涉及机器学习、深度学习、强化学习、图像和语音的模式识别、自然语言处理、分布式计算等热门技术。全书以图配文,深入浅出,是一本兼顾理论和技术的...
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2021年发布
6.1 分
[日] 多田智史 著
图解人工智能封面图
数学 -  基础数学

矩阵力量 : 线性代数全彩图解+微课+Python编程

...数学、实践。数据科学、机器学习的各种算法离不开数学,本册《矩阵力量》是“数学”板块的第 2 本,主要介绍常用线性代数工具。任何数学工具想要从一元推广到多元,比如多元微积分、多元统计,都绕不开线性代数。《矩阵力量》共...
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2023年发布
9.6 分
姜伟生 著
矩阵力量 : 线性代数全彩图解+微课+Python编程封面图
计算机 -  人工智能(AI)

机器学习导论(原书第3版)

...strong>》是关于机器学习的内容全面的教科书,其中有些内容在一般的在机器学习导论书中很少介绍。主要内容包括监督学习,贝叶斯决策理论,参数、半参数和非参数方法,多元分析,隐马尔可夫模型,增强学习,核机器,图模型,贝叶斯...
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2016年发布
10 分
[土耳其] 埃塞姆·阿培丁(EthemAlpaydin) 著
机器学习导论(原书第3版)封面图
计算机 -  机器学习

Python机器学习:基于PyTorch和Scikit-Learn

...了多种用于文本和图像分类的机器学习与深度学习方法,介绍了用于生成新数据的生成对抗网络(GAN)和用于训练智能体的强化学习。本书还介绍了深度学习的新动态,包括图神经网络和用于自然语言...
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2023年发布
暂无
[美] 刘玉溪 等 著
Python机器学习:基于PyTorch和Scikit-Learn封面图
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