图解机器学习 - 第2页
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计算机 - 人工智能(AI)
动手学 机器 学习
...最简单的机器学习算法；第二部分为参数化模型，讲解线性模型、神经网络等算法；第三部分为非参数化模型，主要讨论支持向量机和决策树模型及其变种；第四部分为无监督模型，涉及聚类、降维、概率图模型等多个...
2023年发布
8.8
张伟楠
计算机 - 计算机科学
机器 学习 Machine Learning (中文版)
...的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习）；第3部分（第11～16章）为进阶知识，内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习...
2016年发布
10
周志华
计算机 - 人工智能(AI)
机器 学习
...的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习）；第3部分（第11～16章）为进阶知识，内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习...
2016年发布
8.6
周志华
计算机 - 计算机科学
模式识别与机器 学习
...首先介绍贝叶斯学习基础、逻辑回归、概率图模型基础、隐马尔可夫模型和条件随机场，接着介绍支持向量机、人工神经网络与深度学习、高斯过程、聚类、主成分分析与相关的谱方法，最后介绍确定性近似推理、随机近似推理和强化学习...
2020年发布
暂无
孙仕亮
计算机 - 人工智能(AI)
机器 学习 ：基于OpenCV和Python的智能图像处理
...和机器学习中的问题。本书利用Windows系统下的Anaconda搭建环境，并基于OpenCV框架和Python语言，详细阐述了智能化图像处理的实现方法。本书共12章，主要内容包括智能图像处理入门、Python基础、图像处理基础、图像...
2020年发布
暂无
高敬鹏、赵娜、江志烨
计算机 - 人工智能(AI)
用Python动手学 机器 学习
...学习中的回归与分类、神经网络与深度学习的算法与应用、手写数字识别、无监督学习的算法等进行了介绍。本书既有图形、代码，又有详细的数学式推导过程，大大降低了机器学习的学习门槛，即使没有学...
2021年发布
8
[日] 伊藤真
计算机 - 人工智能(AI)
鸢尾花书系列：从加减乘除到机器 学习
...呈现为直观图形。3. 数学要素简明介绍数学的基本概念，如代数、几何和概率等，帮助读者打下数学基础。4. 矩阵力量重点讲解矩阵及线性代数的应用，特别是在数据分析和机器学习中的...
2025年发布
9.5
姜伟生
计算机 - 人工智能(AI)
数据有道 : 数据分析+图论 与网络+微课+Python编程(鸢尾花书系列第6册)
《数据有道 : 数据分析 图论与网络 微课 Python编程》是“鸢尾花数学大系—从加减乘除到机器学习”丛书的第三板块 ( 实践板块 ) 中的一本关于数据 科学的分册。“实践”这个板块，我们将会把学到的编程、可视化， 特别是数学工具...
2024年发布
9.7
姜伟生
计算机 - 人工智能(AI)
面向机器 智能的TensorFlow实践
...到图像理解和自然语言处理的典型任务中。此外，还介绍了在模型部署和编程中可用的诸多实用技巧。全书分为四部分，共9章。第一部分（第1~2章）讨论TensorFlow的设计模式以及选择TensorFlow作为深度学习...
2017年发布
6.4
[美] 山姆·亚伯拉罕（Sam Abrahams）
计算机 - 人工智能(AI)
Python深度学习
...示例，步骤讲解详细透彻。由于本书立足于人工智能的可达性和大众化，读者无须具备机器学习相关背景知识即可展开阅读。在学习完本书后，读者将具备搭建自己的深度学习环境、建立图像识别模型、生成图像和文字等能力。
2018年发布
9.5
[美] 弗朗索瓦·肖莱
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