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机器学习 : 全彩图解 微课 Python编程(鸢尾花书系列第7册) - 第1页

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计算机 -  人工智能(AI)

机器学习 : 全彩图解++Python编程(鸢尾花系列第7册)

...鸢尾花书”强调在 JupyterLab 自主探究学习才能提高编程技能。本 书配套微课也主要以配套 Jupyter Notebooks 为核心,希望读者边看视频,边动手练习。本书读者群包括所有试图用机器学习解决问题的朋友,尤其适用于机器学习...
2024年发布
9.8
姜伟生
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
计算机 -  人工智能(AI)

编程不难 : 全彩图解 + + Python 编程鸢尾花系列第1册)

...基本编程语法,到基本可视化工具,再到各种数据操作工具,还介绍常用 Python 实现的各种复 杂数学运算,进入数据分析和机器学习之后,还讲解如何搭建应用 App。我们可以把本书看作从 Python 编 程角度对“鸢尾花书”全...
2024年发布
9.6
姜伟生
编程不难 : 全彩图解 + 微课 + Python 编程(鸢尾花系列第1册)封面图
数学 -  基础数学

矩阵力量 : 线性代数全彩图解++Python编程

鸢尾花书有三大板块——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...
2023年发布
9.6
姜伟生
矩阵力量 : 线性代数全彩图解+微课+Python编程封面图
数学 -  基础数学

统计至简 : 概率统计全彩图解 + + Python编程

...数学 + 编程 + 机器学习”的知识绝对是王牌。这一次,学习数学不再是为了考试、分数、升学,而是投资时间、自我实现、面向未来。《统计至简:概率统计全彩图解 + 微课 + Python编程》是“鸢尾花数学大系—从加减乘除到机器学习”丛书中数学版块...
2023年发布
8.8
姜伟生
统计至简 : 概率统计全彩图解 + 微课 + Python编程封面图
数学 -  基础数学

数学要素:全彩图解 + +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...
2023年发布
9
姜伟生
数学要素:全彩图解 + 微课 +Python 编程封面图
计算机 -  操作系统

图解Linux内核(基于6.x)

...书中的重点、难点均配有图表、代码和实战案例,力求直观、清晰。 学习本书的读者需要熟悉C语言,建议对Linux内核有一定了解。推荐初学者按照本书的编排顺序阅读,而熟悉Linux内核的读者可以跳过知识储备篇...
2024年发布
10
姜亚华
图解Linux内核(基于6.x)封面图
计算机 -  人工智能(AI)

Python机器学习(原第3版)

...本书是使用Python进行机器学习和深度学习的全面指南。它既可以用作清晰的分步教程,也可以作为构建机器学习系统时常用的参考手册。本书包含清晰的解释、图表和工作示例,全面深入地介绍了机器学习的基本...
2021年发布
暂无
[美]塞巴斯蒂安·拉施卡(Sebastian Raschka)
Python机器学习(原书第3版)封面图
计算机 -  人工智能(AI)

机器学习导论(原第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...
2016年发布
10
[土耳其] 埃塞姆·阿培丁(EthemAlpaydin)
机器学习导论(原书第3版)封面图
工程学 -  计算机技术

...本书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...
2016年发布
[土耳其] 埃塞姆·阿培丁(EthemAlpaydin)
机器学习导论(原书第3版)(重复)封面图
计算机 -  人工智能(AI)

机器学习

...本科生和研究生,以及具有类似背景的对机器学习感兴趣的人士。为方便读者,本书附录给出了一些相关数学基础知识简介。全书共16章,大致分为3个部分:第1部分(第1~3章)介绍机器学习的基础知识...
2016年发布
8.6
周志华
机器学习封面图
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