[' 机器学习 机器学习*修订版！人工智能领域中文的开山之作，大牛周志华教授带你全面揭开机器学习的奥秘。', ' 图解机器学习和深度学习入门 人工智能简单入门', ' 机器学习公式详解 人工智能领域中文的开山之作、周志华 西瓜书 机器学习 伴侣书，Datawhale开源协作学习笔记 南瓜书，机器学习初学小白提升数学基础能力的练习书！', ' 深度学习 人工智能算法，机器学习奠基之作，AI圣经 AI圣经 deep learning中文版 2018年图灵奖获奖者作品 业内人称“花书” 人工智能机器学习深度学习领域奠基性经典畅销书', ' 机器学习方法 ', ' 机器学习图解 优达学城创始人Sebastian Thrun作序推荐，机器学习布道者、Google和Apple前工程师Luis G. Serrano 倾情分享：以图形的方式讲解机器学习经典算法和技术。', ' 机器学习公式详解第2版 周志华西瓜书《机器学习》伴侣书南瓜书新版上市！了解人工智能ChatGpt底层数学逻辑！ 周志华', ' 零基础学机器学习 人工智能教程籍，深入浅出神经网络与深度学习入门，基于python框架算法，机器学习入门小白书，与小冰一起课堂培训丰富的实战案例赠送全书实例源代码、案例数据集。', ' 机器学习实战营：从理论到实战的探索之旅 ', ' 机器学习数学基础 ', ' 机器学习中的统计思维（Python实现） 机器学习统计分析，以统计思维推动模型实现', ' Python机器学习基础教程 基于Python3的机器学习入门教程 以机器学习算法实践为重点 使用scikit-learn库从头构建机器学习应用 涵盖模型评估调参方法 交差验证网格搜索 管道概念及文本数据处理方法等内容', ' 量子机器学习――基于Python的理论和实现 基础理论、实现案例、程序代码、教学课件 理论与实验相结合。理论上探究量子机器学习；实验中掌握量子机器学习', ' 机器学习导论与实践 机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的方向。由于移动互联网、电子商务以及社交媒体的快速发展使数据急剧增长，本书将从Spark基础知识入手，基于案例详细讲解Spark的使用及在机器学习上的应用，适用', ' 机器学习（慕课版） 针对零基础，理论与实践相结合 采用问题-猜想的编写思路', ' 机器学习之数学基础：概率统计与算法应用 ', ' 机器学习算法在食品科学中的应用 ', ' 机器学习与深度学习理论及应用 ', ' 机器学习与经济大数据分析：基于Python实现 数字中国・数字经济创新规划教材 刘征驰 ', ' 机器学习数据训练（影印版） ', ' 机器学习 周志华西瓜书人工智能入门教程机器学习入门中文教科书 人工智能书籍深度学习框架 实战方法基础教程 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！', ' 机器学习公式详解第2版 西瓜书解析机器学习周志华南瓜书 人工智能python编程入门零基础深度学习计算机程序设计书籍人民 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！', ' 【诺拉图书】【正版】机器学习 周志华西瓜书人工智能入门教程机器学习入门中文教科书 人工智能书籍深度学习框架python实 ', ' 机器学习方法 李航 统计学习方法第2版作者新作 智能科学与技术计算机应用技术 算法与数据结构人工智能算法书 清华大学出版 ', ' 零基础学机器学习 人民邮电出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！', ' 机器学习及其应用2023 邀请专家以综述的形式介绍机器学习领域的研究进展，具有重要的学术价值。', ' 机器学习项目交付实战 介绍设计、构建和交付成功的机器学习项目的核心原则和上佳实践。源代码下载地址见书封底二维码。', ' 机器学习系统：设计和实现 中国工程院高文院士|英国皇家工程院郭毅可院士|ACM杰出科学家陈雷教授联袂推荐', ' 大话机器学习――原理|算法|建模|代码30讲 全彩印刷+理论实践案例相结合+赠送全部源代码', ' 跨平台机器学习：ML.NET架构及应用编程 16届微软MVP通过实际案例带领读者迅速掌握基于ML.NET的机器学习解决方案！一本书，轻松上手跨平台机器学习框架，落地人工智能解决方案', ' 白话机器学习的数学 Python机器学习AI人人工智能入门教程 深度学习算法大数据挖掘教程 机器学习 ', ' 机器学习算法竞赛实战 kaggle、阿里天池、广告算法竞赛入门 人工智能系统书籍 ', ' 机器学习与股票择时 ', ' 机器学习实战：基于Scikit-Learn Keras和TensorFlow（原书第2版） 机器学习畅销书全新升级，基于TensorFlow 2和Scikit-Learn新版本，详细讲解构建智能系统所需要的概念和工具', ' 机器学习与人工智能实战：基于业务场景的工程应用 取材于作者在过去两年面向企业内部工程师开设的人工智能与机器学习课程，独辟蹊径，以非算法的方式来解释人工智能和机器学习的落地应用场景', ' 机器学习在算法交易中的应用第2版 人工智能量化交易 tensorflow pytorch机器学习开发算法交易 系统量化投 机器学习和金融投资图书作品，综合阐述机器学习算法在投资和交易领域中的实践应用。通过本书，读者可了解各种实用的机器学习算法，构建自己的预测模型，设计并评估自己的交易策略，更好地为投资和交易服务。', ' 机器学习实战 ', ' 机器学习经典算法实践（Python版） 带您启航机器学习的风帆 用简单的方式讲述复杂的算法 提供完整Python代码及实验数据下载 原机器学习经典算法实践（JAVA版）姊妹篇', ' 机器学习常用算法速查手册 用Python处理结构化数据，本书代码经过精心剪裁，长度适中，以便你灵活将其运用到自己的项目中。', ' 机器学习平台架构实战 学习完本书之后，你将熟悉机器学习解决方案和基础架构的各种业务、数据科学和技术领域。', ' R语言统计分析与机器学习（微课视频版）r语言数据可视化之美 数据分析 深度学习 人工智能 r语言入门与实践 大数据分析 手机扫码看视频讲解，精选大型实战案例，将知识点嵌入实际操作，可视化分析方法帮助理解，赠配套视频源文件及源程序代码下载。', ' 机器学习算法竞赛实战 算法竞赛实战手册，kaggle、阿里天池、广告算法竞赛入门，系统介绍算法竞赛的基本理论和上分技巧，赠送完整代码资源，《计算广告》作者刘鹏、《深度学习推荐系统》作者王�赐萍觥�', ' 机器学习实战【python基础教程指南，python核心编程实例指导，对wxpython数据库充分的讲解，不可错过的编程 【图灵程序设计丛书】人工智能开发图书 深度学习实践应用 利用Python阐述机器学习算法 配合日常用例 强劲实战导向 程序员人手常备', ' 机器学习理论导引 ', ' 机器学习和深度学习：原理、算法、实战 掌握机器学习和深度学习的原理和应用，源码、数据集和参考文献请扫描封底二维码下载。', ' 机器学习数学基础 ', ' 机器学习与大数据技术 大学教材 ', ' 机器学习实践指南 机器学习实战', ' 机器学习提升法 理论与算法 人工智能 书籍 机器学习导论 深度学习机器学习算法提升法 ', ' 机器学习经典算法剖析 基于OpenCV 赵春江 著 人民邮电出版社【正版】 正版图书，下单前请先咨询客服，欢迎选购！', ' 机器学习精讲 原理算法应用教程 周志华西瓜书搭配学习 python机器学习入门到实战书籍人工智能 ', ' 机器学习基础―原理、算法与实践 袁梅宇 清华大学出版社【正版】 正版图书，下单前请先咨询客服，欢迎选购！', ' 机器学习原理与实战 ', ' 机器学习工程实战 机器学习*讲 人工智能入门教程 自然语言处理 深度学习计算机程序编程书籍 官方正版 出版社直发', ' 机器学习与R语言（原书第2版） 涵盖机器学习核心算法，包含大量的实际案例，详尽的分析步骤，Amazon广泛好评', ' 机器学习*简入门 机器学习实战 人工智能入门教程 python机器学习深度学习 *经网络编程 AI教 ', ' 机器学习:使用OpenCV和Python进行智能图像处理 王磊 译 机械工业出版社【正版】 正版图书，下单前请先咨询客服，欢迎选购！', ' 机器学习与Python实践 ', ' 机器学习:从公理到算法 于剑 清华大学出版社【正.版】 【正品保证，进入店铺更多优惠！】', ' 机器学习:从公理到算法 于剑 清华大学出版社【正版.】 正版图书，下单前请先咨询客服，欢迎选购！']
['¥70.20', '¥53.70', '¥29.90', '¥84.00', '¥109.00', '¥64.00', '¥44.90', '¥70.90', '¥34.00', '¥64.10', '¥49.50', '¥62.40', '¥54.50', '¥50.80', '¥53.70', '¥48.10', '¥88.50', '¥32.10', '¥50.10', '¥88.50', '¥54.00', '¥44.90', '¥88.00', '¥96.00', '¥44.90', '¥78.20', '¥64.00', '¥62.40', '¥59.50', '¥49.50', '¥30.50', '¥64.87', '¥22.50', '¥81.90', '¥69.00', '¥79.00', '¥51.75', '¥38.70', '¥44.00', '¥64.50', '¥44.90', '¥49.90', '¥34.50', '¥59.80', '¥64.00', '¥51.23', '¥39.84', '¥59.20', '¥85.00', '¥33.55', '¥51.75', '¥33.50', '¥47.84', '¥92.80', '¥49.80', '¥77.80', '¥33.50', '¥47.84', '¥31.73', '¥39.00']
['¥108.00', '¥68.00', '¥59.80', '¥168.00', '¥138.00', '¥128.00', '¥89.80', '¥89.80', '¥68.00', '¥89.00', '¥99.00', '¥79.00', '¥69.00', '¥59.80', '¥69.80', '¥69.80', '¥118.00', '¥38.00', '¥65.00', '¥118.00', '¥108.00', '¥89.80', '¥88.00', '¥138.00', '¥89.80', '¥99.00', '¥128.00', '¥79.00', '¥119.00', '¥99.00', '¥59.00', '¥99.80', '¥45.00', '¥149.00', '¥138.00', '¥158.00', '¥69.00', '¥49.00', '¥88.00', '¥129.00', '¥89.80', '¥99.80', '¥69.00', '¥79.00', '¥128.00', '¥109.00', '¥49.80', '¥79.00', '¥109.00', '¥79.10', '¥69.00', '¥87.00', '¥59.80', '¥119.00', '¥69.00', '¥99.80', '¥87.00', '¥59.80', '¥75.46', '¥98.00']
['周志华', '山口达辉、松田洋之 著', '谢文睿，秦州', '[美]Ian Goodfellow（伊恩・古德费洛）、[加]Yoshua Bengio（约书亚・本吉奥）、[加]Aaron Courville（亚伦・', '李航', '[加] 路易斯・G・塞拉诺（Luis G. Serrano）著 郭涛 译', '谢文睿，秦州，贾彬彬', '黄佳', '谢雪葵', '赵建容,顾先明', '董平', '[德]安德里亚斯', '姜楠、王健、张蕊', '饶泓 主编 徐子晨 邱睿韫 副主编', '庞俊彪 黄庆明 田奇 张宝昌', '庞杰,吉伟明,李媛', '王兴梅', '谢文睿,秦州,贾彬彬', '黄圣君、张利军、钱超', '[美] 本・威尔逊 （Ben Wilson）著 李晓峰 逄金辉 殷海英 译', '麦络、董豪', '叶新江', '[意]迪诺・埃斯波西托（Dino Esposito） [意]弗朗西斯科・埃斯波西托（Francesco Esposito）著 周靖 译', '[日]立石贤吾', '王贺,刘鹏,钱乾', '邱月', '奥雷利安', '[美] 杰夫・普罗西斯（Jeff Prosise）著', '斯蒂芬・詹森（Stefan Jansen）', '[美]Peter Harrington 著', '李茜 卢星宇 吴斌 肖云鹏', '马特哈里森,杜春晓', '[美]戴维・平 著 郭兴霞 译', '薛震 孙玉林 著', '王贺 刘鹏 钱乾', '[美]哈林顿', '周志华 王魏 高尉 张利军', '[印] 文卡塔・雷迪・科纳萨尼（Venkata Reddy Konasani）、沙伦德拉・卡德雷（Shailendra Kadre）著 秦婧 韩', '编者:齐伟|责编:高洪霞', '牟少敏', '［英］阿图尔・特里帕蒂', '罗伯特・夏皮雷 等', '赵春江 著', '安德烈・布可夫', '袁梅宇', '何伟,张良均', '（美）布雷特・兰茨（Brett Lantz）', '李烨', '王磊 译', '黄勉', '于剑']
['击败AlphaGo的武林秘籍；赢得人机大战的必由之路。回答了有关机器学习的六大疑问，浅显生动，外行也能读懂。既道出了机器学习的前世今生，又展望了机器学习的未来发展，让道听途说的信息止于智者。', '这本书的特色就是 简单 ，这本书没有这么多的 高大上 ，而是用基本的表达讲述了很多达人们觉得理所应当而新手们云里雾里的知识，甚至能让学过理论知识但是没有实践的人读完之后产生，原来机器学习是这个样子呀的感觉。这本书里没有大量生涩的公式，也没有令人望而生畏的论文，有的只是一幅幅生动的示意图，能让读者将人工智能的知识通过图解的方式记到心里。', '1.国内市场累计销量榜的 西瓜书 《机器学习》公式完全解析指南！ 南瓜书 系Datawhale成员自学笔记，对 西瓜书 中250个重难点公式做了详细解析和推导（重难点公式覆盖率达99%），旨在解决机器学习中的数学难题。 2.机器学习初学小白提升数学基础能力的练习册！ 以本科数学基础视角对 西瓜书 里比较难理解的公式加以解析和推导细节，补充大量重、难点数学知识和参考材料，分享在学习中遇到的 坑 以及跳过这个 坑 的方法，对于初学机器学习的小白也能上手练习！ 3.俞勇、王斌、李沐、程明明、陈光（博主@爱可可-爱生活）、徐亦达等人工智能领域大咖亲笔推荐', 'AI圣经！深度学习领域奠基性的经典畅销书！长期位居美国亚马逊AI和机器学习类图书榜首！所有数据科学家和机器学习从业者的图书！特斯拉CEO埃隆 马斯克等国内外众多专家推荐！ 深度学习是机器学习的一个分支，它能够使计算机通过层次概念来学习经验和理解世界。因为计算机能够从经验中获取知识，所以不需要人类来形式化地定义计算机需要的所有知识。层次概念允许计算机通过构造简单的概念来学习复杂的概念，而这些分层的图结构将具有很深的层次。本书会介绍深度学习领域的许多主题。 本书囊括了数学及相关概念的背景知识，包括线性代数、概率论、信息论、数值优化以及机器学习中的相关内容。同时，它还介绍了工业界中实践者用到的深度学习技术，包括深度前馈网络、正则化、优化算法、卷积网络、序列建模和实践方法等，并且调研了诸如自', '《机器学习方法》在《统计学习方法》的基础上增加了深度学习的内容，全面系统地介绍了机器学习的主要方法，系统阐述其理论、模型、策略和算法，从具体例子入手，由浅入深，帮助读者直观地理解基本思路，同时从理论角度出发，给出严格的数学推导，严谨详实，让读者更好地掌握基本原理和概念。《机器学习方法》可作为机器学习及相关课程的教学参考书，适合人工智能、文本数据挖掘、信息检索及自然语言处理等专业的本科生、研究生使用，也供计算机各个领域的专业研发人员参考。', '目前，该领域中将理论与实践相结合、通俗易懂的著作较少。机器学习是人工智能的一部分，很多初学者往往把机器学习和深度学习作为人工智能入门的突破口，非科班出身的人士更是如此。当前，国内纵向复合型人才和横向复合型人才奇缺;具有计算机背景的人才主要还是以传统人工智能研究为主，跨学科人才较少。非科班人员在将机器学习应用于自己的研究时，往往对理论理解不透彻，且编程能力不足。针对这一现象，译者长期与出版社合作，翻译了一些经典实用、符合实际需求的著作，借此帮助人工智能、机器学习等相关领域的人士(包括非专业人士)使用机器学习解决自己所在领域的问题。 《机器学习图解》就是这样的著作!本书作者拥有密歇根大学数学博士学位，曾担任Google和Apple工程师，是机器学习布道者。本书是他这些年的成果结晶。本书将理论与实践', '（1）320个公式的详细推导解析。 在充分捕捉第1版 南瓜书 的读者需求后，第2版扩充了对 西瓜书 解读的覆盖面，公式解读数量由250个上升至320个。 （2）机器学习初学小白提升数学基础能力的强推练习册！ 延续第1版思路，第2版以本科数学基础视角对 西瓜书 中的内容做了更进一步的解读：新增20个对 西瓜书 图片/定理的解读；新增数学知识的解读，同时将其前置在所用到的章节处，不再以附注的形式给出，便于目录查阅；在部分章节开篇处加注学习建议和些许见解，进一步照顾数学基础薄弱的读者。 （3）以开源方式多人协作，内容品质已被广大读者认可。 南瓜书 PDF版开源教程于2020年5月发布之初荣登 GitHub Trending第2， 南瓜书 纸质版出版2年后，16次印刷共7万余册。配套视频【吃瓜教程】播放量超16.2万，经过开源教程、图书及视频的充分迭代后，形成第2版 南', '零基础入门机器学习技术，该怎么学？ 面对机器学习庞大的知识体系，觉得无法上手？ 人工智能的算法、理论、技术好抽象，总是看不懂？ 如果你遇到了这些问题，那么这本机器学习 小白书 正是你的选择 硬核 的机器学习书也可以很有趣！ 1.本书以AI菜鸟 小冰 拜师程序员 咖哥 为背景，精心设计了一条贴合零基础读者的入门路线。 2.本书强调实战，书中的案例都源自真实项目，方便读者动手操作和应用，连接入门与业务，力求让大家快速领会机器学习内涵，从而拥有在人工智能领域深耕的能力。 3.所有案例均通过Python及Scikit-learn 机器学习库和Keras 深度学习框架实现，同时还包含丰富的数据分析和数据可视化内容。 4.为读者提供配套全书源代码、和大量案例数据集下载。', '本书从统计学的角度来理解机器学习模型的本质。', '机器学习已成为许多商业应用和研究项目不可或缺的一部分，海量数据使得机器学习的应用范围远超人们想象。本书将向所有对机器学习技术感兴趣的初学者展示，自己动手构建机器学习解决方案并非难事！ 书中重点讨论机器学习算法的实践而不是背后的数学，全面涵盖在实践中实现机器学习算法的所有重要内容，帮助读者使用Python和scikit-learn库一步一步构建一个有效的机器学习应用。 * 机器学习的基本概念及其应用 * 常用机器学习算法的优缺点 * 机器学习所处理的数据的表示方法，包括重点关注数据的哪些方面 * 模型评估和调参的方法 * 管道的概念 * 处理文本数据的方法，包括文本特有的处理方法 * 进一步提高机器学习和数据科学技能的建议', '（1） 聚焦量子机器学习这一前沿研究领域，基于量子特性，给出实现机器学习的全新方法。紧扣 量子 机器学习，而非经典机器学习，干货满满。 （2） 内容完整，涵盖量子降维、量子分类、量子回归、量子聚类、量子神经网络、量子强化学习六大方面，使读者对量子机器学习形成整体认知。 （3） 理论和实践相结合，基于Python编程实现量子机器学习算法，给出22个实现案例，均包含完整代码。 （4） 新形态教材，配套资源丰富，包括教学大纲、PPT课件、案例程序代码等，可扫描目录上方二维码下载。 （5） 可作为高等院校教材以及科研人员参考资料，读者既能从算法理论中受到启发，又能通过案例掌握实验方法。', '本书将机器学习的理论知识与实践相结合。', '1.针对零基础。每个内容以典型的例子说明算法的应用环境、数据原理，公式的实现。 2.给方法有演练。不仅给出传统的例子和代码，还给出模型以下三方面的内容：1）不同参数的结果，理解原理和模型的能力；2）公式的变种，达到举一反三。3）给出方法的典型应用。 3.通俗易懂。目标是让只有大学本科教育基础的人，能在第一次阅读能明白60%，第二次能明白90%。 4.资源丰富。教学PPT、源代码、教学大纲、教案、习题解答，还有重要知识点的微课讲解等。', '本书是一本以Python语言为工具，融合数学、信息科学与经济学等多领域知识的交叉学科教材。本书有以下特点： 将机器学习建模思想分散融入各类数学模型中。例如，将 模型拟合 融入线性回归，将 模型评估 融入逻辑回归，将 核函数 融入支持向量机，将 集成学习 融入决策树？？？？帮助读者体会隐藏于模型背后的机器学习建模核心思想，有效提高学习效率。 注重模型原理、代码实现与应用场景的紧密结合。对于每个机器学习模型，先以一个简洁例子引入其应用场景，再通过数学建模介绍算法内在逻辑并辅以核心代码实现，最后结合实际场景展示模型应用效果，达到理论、技术、应用的融会贯通。 配备丰富数字资源。各章均配有习题答案、插图原图以及教辅资源，既便于教师备课和授课，也有利于学生课后进一步领会和练习书中内容。此外，本书还提供两', '"击败AlphaGo的武林秘籍；赢得人机大战的必由之路。回答了有关机器学习的六大疑问，浅显生动，外行也能读懂。既道出了机器学习的前世今生，又展望了机器学习的未来发展，让道听途说的信息止于智者。"', '（1）320个公式的详细推导解析。在充分捕捉第1版“南瓜书”的读者需求后，第2版扩充了对“西瓜书”解读的覆盖面，公式解读数量由250个上升至320个。（2）机器学习初学小白提升数学基础能力的强推练习册！延续第1版思路，第2版以本科数学基础视角对“西瓜书”中的内容做了更进一步的解读：新增20个对“西瓜书”图片/定理的解读；新增数学知识的解读，同时将其前置在所用到的章节处，不再以附注的形式给出，便于目录查阅；在部分章节开篇处加注学习建议和些许见解，进一步照顾数学基础薄弱的读者。 （3）以开源方式多人协作，内容品质已被广大读者认可。 “南瓜书”PDF版开源教程于2020年5月发布之初荣登 GitHub Trending第2，“南瓜书”纸质版出版2年后，16次印刷共7万余册。配套视频【吃瓜教程】播放量超16.2万，经过开源教程、图书及视频的充分迭代后，', '――零基础入门机器学习技术，该怎么学？ ――面对机器学习庞大的知识体系，觉得无法上手？ ――人工智能的算法、理论、技术好抽象，总是看不懂？ 如果你遇到了这些问题，那么这本机器学习“小白书”正是你的选择――“硬核”的机器学习书也可以很有趣！1.本书以AI菜鸟“小冰”拜师程序员“咖哥”为背景，精心设计了一条贴合零基础读者的入门路线。2.本书强调实战，书中的案例都源自真实项目，方便读者动手操作和应用，连接入门与业务，力求让大家快速领会机器学习内涵，从而拥有在人工智能领域深耕的能力。3.所有案例均通过Python及Scikit-learn 机器学习库和Keras 深度学习框架实现，同时还包含丰富的数据分析和数据可视化内容。4.为读者提供配套全书源代码、和大量案例数据集下载。', '《机器学习及其应用2023》邀请MLA 2021-2022的部分专家以综述的形式介绍机器学习领域的研究进展，内容涉及监督学习、深度学习、因果学习、迁移学习、表示学习、演化学习的基本理论和方法，以及ChatGPT浅析，同时介绍了机器学习在计算机视觉、自然语言处理、并行计算中的应用，代表了国内机器学习最新的研究进展。', '既然发现了学习和教学中的缺陷，就应该去改进。我在网络上查找了很多书，发现由Ben Wilson编写的Machine Learning Engineering in Action是一本很不错的介绍机器学习工程学的书。他通过亲身经历，介绍了如何在机器学习和数据科学的工作中使用工程学技术，让你成为一名 受欢迎 的数据科学家和机器学习工程师。本书的内容与我之前使用过(作为教材)或翻译过的关于机器学习的书都不-样,没有大篇幅的代码解释和具体的技术介绍，而是以一个项目为主线，从头介绍如何完成一个成功的机器学习项目，并且在书中介绍了很多有趣的示例，从冰淇淋优惠券的高效投递，到给狗狗做美味的意大利面。如果你是数据科学家或机器学习工程师，我推荐你阅读这本有趣的书。读完本书之后，你可能就会理解为什么在以往的项目中，业务部门]的领导对数据科学家辛苦做出的成果不屑一顾', '本书分为三大部分。基础篇覆盖机器学习框架使用者所需要了解的核心系统知识和相关编程案例；进阶篇覆盖了机器学习框架开发着所需要理解的核心知识和相关实践案例；拓展篇详细讨论了多种类的机器学习系统，从而为广大机器学习从业者提供解密底层系统所需的基础知识。', '融合作者多年机器学习理论及实际落地经验，以通俗的案例方式深入讲解机器学习，涵盖核心数学原理与工程步骤。', '通过对《跨平台机器学习：ML.NET架构及应用编程》的学习，读者可以在专家的指导下，运用跨平台机器学习框架ML.NET来创建机器学习解决方案。 有了ML.NET，机器学习可以为所有.NET开发人员赋能，《跨平台机器学习：ML.NET架构及应用编程》可以帮助读者将ML.NET应用于实际的生产解决方案中。在对ML.NET进行基本概述之后，作者阐明了用于回归、分类、排名、异常检测等的微框架（ML任务）。对于每个ML任务，都提供了克服现实世界中常见挑战的见解。同时，书中还着重介绍了神经网络Keras，展示了一个完整的机器学习应用，以及如何在.NET中利用流行的Python 工具。 微软有价值专家MVP（16届）在书中展示了以下主题： l 构建更智能的机器学习解决方案，更贴近用户的需求； l 了解ML.NET如何实例化经典ML管道，并简化情绪分析、欺诈检测和价格预测等常见场景； l 实施', '对话形式轻松理解，一本书掌握机器学习的基础数学。有趣、易懂、不枯燥的机器学习入门书。Python代码均可下载。', '随着一系列的技术突破，深度学习推动了整个机器学习领域的发展。现在，即使是对这项技术几乎一无所知的程序员也可以使用简单有效的工具来实现“可以自动从数据中学习”的程序。这本畅销书的更新版通过具体的示例、非常少的理论和可用于生产环境的Python框架来帮助你直观地理解并掌握构建智能系统所需要的概念和工具。 你会学到一系列可以快速使用的技术。每章的练习可以帮助你应用所学的知识，你只需要有一些编程经验。所有代码都可以在GitHub上获得。它已更新为TensorFlow 2和Scikit-Learn的新版本。', '信用卡公司如何检测欺诈行为？ 航空公司如何通过机器学习对喷气发动机进行预测性维护？ 自动驾驶汽车如何看周围的世界？ 谷歌翻译如何把文字翻译为另一种语言？ 面部识别系统如何工作？ 作者抽丝剥茧，在运用机器学习和人工智能来解决这些问题的过程中，抽离出更有利于读者理解和掌握的知识要点，旨在帮助读者放下畏难情绪，最终自己动手构建一个类似更智能的系统或者以更智能的方式使用现有的系统，将人工智能集成到工业场景下的应用中。 作者在全球很多公司和研究机构讲授人工智能和机器学习课程，本书用到了课程中使用的例子和插图，全部经过实证，没有可怕的算法或者公式，可以帮助工程师和软件开发人员快速入门。更值得一提的是，书中还包含了很多实操案例。', '应用市场、基本面和另类数据的爆炸式增长，使机器学习(ML)从数字科技前沿走进千家万户。应用机器学习算法挖掘数据、洞见机会、构建交易策略成为越来越多交易者的选择。本书就带领读者学习如何在交易策略构建和评估中合理运用种类繁多的监督学习、无监督学习和强化学习模型，更好地为投资和交易服务。 本书详细展示了端到端的基于机器学习的交易工作流(ML4T)，从想法萌生到特征工程，从交易设计到策略回测，从线性模型到随机森林，从简单机器学习到深度学习，辅以大量示例，一看即懂、即学即用。 本书完整展示了关于交易的数据世界，从市场、基本面和另类数据的挖掘到交易信号的提取，从金融特征工程到基于机器学习的策略回测与评估，既有真实的分时数据、周期K线、SEC文件、财报电话会议记录、财经新闻或卫星图像，又有真实的美国和日本的', '利用Python透析主流机器学习算法 配合日常用例 强劲实战导向 程序员人手必 备', '带您启航机器学习的风帆 用简单的方式讲述复杂的算法 提供完整Python代码及实验数据下载', '本书以详细的授课笔记、表格和示例，帮助你掌握Python机器学习基础知识，学习建模处理结构化数据。你参加相关培训时，可将这份宝贵的学习指南作为补充材料，你开始下一个机器学习项目时，可将其作为便捷的参考资源。 本书适合程序员、数据科学家和AI工程师，它不仅综述了机器学习的全过程，还带你了解了结构化数据处理的全过程。从本书中，你将学到分类、回归、降维和聚类等多个主题的相关方法。', '随着人工智能和机器学习在许多行业中应用得越来越普遍，对能够将业务需求转化为机器学习解决方案并能够设计机器学习技术平台的机器学习解决方案架构师的需求在不断增加。本书旨在通过帮助人们学习机器学习概念、算法、系统架构模式和机器学习工具来解决业务和技术挑战，重点是企业环境中的大规模机器学习系统架构和操作。', '1.现实场景数据。注重实战操作，利用理论与数据分析可视化相结合，帮助读者快速掌握统计分析和机器学习 2.大型真实案例。将重点知识嵌入实际操作过程，使读者轻松获得真实的R语言实验环境 3.可视化的场景。对数据集和分析过程可视化，使读者在解决实际问题的同时拥有可视化的场景理解 4.配套视频教程。每章均提供了实现所有实证结果的R语言程序和操作视频，并给出了详细注释和介绍，便于读者实际操作 5.课后习题实训。每章知识内容配套课后习题，便于读者对所学知识进行巩固和提高，培养实际操作能力', '深刻剖析Kaggle、阿里天池、腾讯广告算法大赛等算法竞赛内容，结合多个领域模块进行实战讲解； 《计算广告》作者刘鹏、《深度学习推荐系统》作者王�吹惹懔ν萍觯� 1.多年实战经验汇集 作者在众多竞赛平台多次获得好成绩，本书汇集了他们在竞赛圈多年的实战经验。 2.基本理论与竞赛技巧结合 本书系统的介绍了算法竞赛，包括算法竞赛的基本理论知识以及竞赛中的上分思路和技巧。 3.众多竞赛选手参与 结合国内多名竞赛选手建议，对本书结构进行细致编排，结合多个领域模块进行实战讲解，剖析竞赛本质的内容。 4.提供完整数据与代码 本书将会开源大量的获奖竞赛完整数据与代码，供读者快速上手掌握常见的实践方法与竞赛技巧。', '介绍并实现机器学习的主流算法 面向日常任务的高效实战内容 《机器学习实战》没有从理论角度来揭示机器学习算法背后的数学原理，而是通过 原理简述 问题实例 实际代码 运行效果 来介绍每一个算法。学习计算机的人都知道，计算机是一门实践学科，没有真正实现运行，很难真正理解算法的精髓。这本书的好处就是边学边用，非常适合于急需迈进机器学习领域的人员学习。实际上，即使对于那些对机器学习有所了解的人来说，通过代码实现也能进一步加深对机器学习算法的理解。 《机器学习实战》的代码采用Python语言编写。Python代码简单优雅、易于上手，科学计算软件包众多，已经成为不少大学和研究机构进行计算机教学和科学计算的语言。相信Python编写的机器学习代码也能让读者尽快领略到这门学科的精妙之处。', '（1）随着人工智能技术的不断发展和应用，机器学习在近年来备受关注，对机器学习理论感兴趣的专业人士也日益增多。 （2）机器学习理论的主要内容是分析学习任务的困难本质，为学习算法提供理论保证，并根据分析结果指导算法设计。虽然机器学习理论对深入理解机器学习技术非常重要，但由于内容艰深广袤，且来源流派颇为不同，学习难度非常大。 （3）国际上机器学习理论的专业图书很少，往往侧重从理论角度来理解机器学习具体技术，或聚焦于某项具体的学习理论，缺乏全面性和系统性。 （4）本书由机器学习领域著名学者周志华教授领衔的南京大学LAMDA团队四位教授合著，旨在为有志于机器学习理论学习和研究的读者提供一个入门导引。 （5）四位作者梳理出机器学习理论中的七个重要概念或理论工具，除介绍基本概念外，还给出若干分析实例，展', '机器学习和深度学习已经成为从业人员在人工智能时代的技术，被广泛应用于图像识别、自然语言理解、推荐系统、语音识别等多个领域，并取得了丰硕的成果。目前，很多高校的人工智能、软件工程、计算机应用等专业均已开设了机器学习和深度学习的课程，此外，为便于让学生掌握一些大数据的分析和可视化技术，有一些非计算机专业也开设了与机器学习相关的课程。同时，企业中的一些软件开发人员也想学习相关行业中机器学习和深度学习技术应用的真实案例，而不用过多关注机器学习和深度学习中的一些数学知识。但是，在市面上能够同时满足上述需求的参考书并不多，而《机器学习和深度学习:原理、算法、实战(使用Python和TensorFlow)》恰好是一本能满足高校学生及相关从业人员需求的机器学习和深度学习的参考书。 本书的作者是两位资深的行业专家并且', '结合机器学习、大数据、深度学习、图形图像处理、人工智能、Python，结合实际应用', '机器学习提升法的详尽理论参考提升法的创始人、哥德尔奖得主的代表作', '・讲解了十大经典算法：正态贝叶斯分类器、K近邻算法、支持向量机、决策树、AdaBoost、梯度提升树、森林、树、期望极大值和神经网络。・给出了OpenCV的相关源码，并逐句解释。・给出了基于OpenCV的程序实现范例，充分体现了理论与实践相结合的特点。', '一本精简的机器学习入门手册 人工智能和机器学习领域知名专家Peter Norvig、Aurélien Géron、Gareth James等推荐', 'Python机器学习常用技术与真实案例相结合，帮助零基础读者更快使用Python进行机器学习，提供PPT课件、教学大纲等教学资源。', '机器学习Python入门', '机器学习是本次人工智能热潮的核心技术。引起轰动的应用如AlphaGo等,都可以看到机器学习的身影。目前，机器学习理论纷繁复杂，算法形式花样百出。人们一直在疑惑，机器学习，特别是其中的深度学习的本质到底是什么？作者积二十年研究之力，将各种学习理论融于一体，提出了五条学习公理，据此推导出了常见的学习算法，包括深度学习。如果想要知道机器学习的本质，快速理清各种学习算法之间的关系，本书是一条不容错过的终南捷径。', '机器学习是本次人工智能热潮的核心技术。引起轰动的应用如AlphaGo等,都可以看到机器学习的身影。目前，机器学习理论纷繁复杂，算法形式花样百出。人们一直在疑惑，机器学习，特别是其中的深度学习的本质到底是什么？作者积二十年研究之力，将各种学习理论融于一体，提出了五条学习公理，据此推导出了常见的学习算法，包括深度学习。如果想要知道机器学习的本质，快速理清各种学习算法之间的关系，本书是一条不容错过的终南捷径。']
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*简化复杂的数学证明和推导过程，并配套大量典型实例和示意图，理论与应用交错编排，图文并茂、深入浅出地阐述机器学习的基本原理、算法和应用，读者只需具备高等数学的基础知识即可阅读。 *本书是作者在二十年机器学习研究的成果上，总结讲授十余年 统计机器学习 课程的基础上编写而成的，通俗易懂，逻辑性强，可操作性好，特别适合作为机器学习的基础教材。 *本书可供理工科高等院校的高年级本科生、研究生、教师以及从事机器学习的研究人员和工程技术人员学习和参考。', '一本书掌握机器学习的基础数学。 1.步步引导，对话形式好理解 结合回归和分类的具体问题，逐步讲解机器学习中实用的基础数学知识 2.层层拆解，复杂公式看得懂 把数学表达式拆开看，一部分一部分地去理解就好懂了 3.用Python实现分类和回归算法 通过实际的Python编程讲解数学公式的应用，加深读者对数学知识的理解。书中的Python代码均可下载。', '读者对象：有一定Python基础，想学习人工智能、机器学习、深度学习的所有人员。 用Python直接实现机器学习和深度学习相关算法，可以让读者更好地理解机器学习和深度学习算法的本质，更好地理解其中的原理。 用程序范例呈现机器学习和深度学习程序处理的核心框架，对机器学习和深度学习的相关技术进行具体、深入的说明。', '上海交通大学特别研究员、阿里巴巴、百度算法专家、优酷首席科学家、谷歌机器学习开发者专家力荐教材 透彻地理解机器学习算法，从数学层面搞懂这些核心算法原理的逻辑，具备推导和证明算法的能力 在解决人工智能工程实践的问题中，能够用数学知识进行分析和建模 精准覆盖人工智能领域中机器学习、深度学习、强化学习相关的数学知识 从机器学习应用的角度讲授数学，让数学在机器学习中的应用无缝衔接 涵盖概率论、信息论、*化方法等机器学习中的目标函数构造、模型优化以及各种机器学习算法的核心知识 囊括了微积分和线性代数等基本数学知识', '时间序列的分析、预测及异常检测方法。 时间序列的相似性度量方法与聚类算法。 多维时间序列及其在多个场景下的应用。', '机器学习的核心是将数据转换为可操作的知识。R语言提供了一组强大的机器学习方法，可以轻松且快速地从数据中获取相关信息。 这本R语言数据科学经典之作的第3版，提供了更新且更好的库、关于机器学习中的伦理和偏差问题的建议以及深度学习的介绍。在数据中寻找强大的新见解，通过R语言揭示机器学习。 你将从本书中学到： 探索机器学习的起源以及计算机究竟是如何通过实例进行学习的 使用R语言为机器学习工作准备数据 使用*近邻和贝叶斯方法对重要结果进行分类 使用决策树、规则和支持向量机预测未来事件 使用回归方法预测数字数据并估算财务价值 用人工神经网络 深度学习的基础来为复杂过程建模 避免机器学习模型中的偏差 评估模型并提高其性能 将R连接到SQL数据库以及新兴大数据技术，例如Spark、H20和TensorFlow', '本书语言简明，案例丰富，实用性强，适合有志于机器学习领域的研究者和爱好者、海量数据挖掘与分析人员、金融智能化从业人员阅读，也适合作为高等院校机器学习相关专业的教材。', '本书语言简明，案例丰富，实用性强，适合有志于机器学习领域的研究者和爱好者、海量数据挖掘与分析人员、金融智能化从业人员阅读，也适合作为高等院校机器学习相关专业的教材。', '本书结构清晰，理论详细、深入，便于读者理解和使用算法。', '本书既具有科学性与严谨性，语言又通俗易懂，并提供实战代码解读，便于学习和应用。', '系统介绍机器学习在移动端应用程序开发中的应用，讲述如何使用TensorFlow Lite 和Core ML开发Android与iOS应用程序', '（1）从头到尾了解机器学习模型构建过程的全面指南 （2）演示了R语言中各种概念的实践 （3）含基于R语言的Keras和TensorFlow深度学习模型介绍 （4）讲授如何用 R 语言在 TensorFlow 框架中进行编程，从而让只擅长 R 语言的读者不必费力去学习 Python', '本书适合读者对象：1. 有一定编程基础，想从事图像识别开发相关工作的读者；2. 对人工智能、机器学习、深度学习感兴趣的所有读者；3. 想通过动手实践提升图像识别编程能力的读者。 本书介绍的图像识别是人工智能的一个重要应用领域，是人脸识别和自动驾驶领域中重要的人工智能技术。 1、 作者专业，技术和经验丰富 本书作者为日本东京大学应用信息学硕士，并多年从事人工智能开发工作，专业知识雄厚，实战经验丰富。 2、 案例较多、注重实践 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配套示例源码、PPT课件、教学视频、教学大纲、习题与答案、作者微信答疑。', '《机器学习入门与实战 MATLAB实践应用》的编写是作者在多年机器学习及工作经验的基础上，对大量的网络资源、论文和相关书籍进行总结、整理、分析而来。全书共分为三部分，分别为机器学习概念篇、MATLAB机器学习基础篇、机器学习算法与MATLAB实践篇。', '今后几年，机器学习和数据科学将在金融业掀起巨变。对冲基金、投资和零售银行、金融科技从业者可从本书学到金融业核心机器学习算法。本书不仅介绍监督学习、无监督学习和强化学习三大类机器学习技术和自然语言处理（NLP）技术相关概念，还通过近20个案例研究，详细介绍它们在金融领域的应用。 本书涵盖投资组合管理、算法交易、衍生品定价、欺诈检测、资产价格预测、情感分析和聊天机器人开发等主�}，不论你是分析师、交易员、研究员或开发者，总有适合你深入学习的内容。本书将带你探究真实问题，学习科学可靠的解决方案。重点代码详细解读，并佐以示例。本书代码库更配有完整代码和运行结果，钻研、运行代码和比对结果更便捷。', '1.名家作品。上海交通大学ACM班创办人俞勇教授、博士生导师张伟楠副教授、APEX实验室博士生赵寒烨编写。 2.周志华、朱军、李文新、黄萱菁、刘铁岩、陈天奇等多位业内大咖力荐，内容丰富实用。 3.基于上交大ACM 班的机器学习课程构建机器学习的学习体系，理论扎实，放心学习。 4.配套资源丰富，理论解读视频 在线代码 习题 配套PPT课件 学习社群，有效提升学习效率。', 'l 本书内容全面丰富，通过本书，学习者将初步理解主流的机器学习算法，并且可以用机器学习技术解决现实生活中的问题。 l 内容编排和讲解围绕培养初学者入门机器学习，具有大量的案例和图解来讲解知识点及其应用，并给出详细分析和讨论。 l 本书配套的视频资源已经在中国大学慕课开放，首轮开课就达到1.1万人学习。 l 本书提供了教学大纲、教学进度、教学课件，并提供习题解答，同时提供了练习代码，可作为本科生、硕士生的教材，也可以作为专科生实践课教材。', '用简单易学的示例，带你驶入机器学习的快车道', 'Python机器学习入门，以实战为重点，配有大量代码和案例，简单、快速、易学！', '机器学习的核心是将数据转换为可操作的知识。R提供了一组强大的机器学习方法，可以帮助你快速轻松地发现数据背后隐藏的信息。本书通过清晰和实用的案例来探索机器学习在现实世界中的应用。无论你是经验丰富的R用户还是R初学者，都会从本书中学到如何发现关键信息、做出新的预测并进行可视化。本书的第3版包含更新和更好的库、有关机器学习中的道德和偏差问题的建议，以及深度学习的简介。通过阅读本书，你将学到： 通过示例发现机器学习的起源以及计算机的学习方式。 使用R语言为机器学习准备数据。 使用近邻和贝叶斯方法对重要结果进行分类。 使用决策树、关联规则和支持向量机预测未来事件。 使用回归方法预测数值型数据和估计金融数据。 使用人工神经网络为复杂过程建模 深度学习的基础。 避免机器学习模型中的偏差。 评估模型并', '1. 涵盖多种机器学习硬件和平台，以及各类机器学习硬件加速器解决方案，读者可根据需要将这些解决方案应用于合适的机器学习算法。2. 对现有研究成果和产品进行回顾，分析不同的机器学习模型，并通过FPGA和ASIC方法解释目标机器学习模型的设计。3. 对硬件设计的未来方向进行展望，涉及传统微处理器、GPU、FPGA和ASIC等，帮助读者了解现代研究趋势，进而实现自己的设计。', '入选清华大学本科优秀教材建设项目；深入浅出，涵盖面广，应用案例丰富，注重理论联系实际，体例新颖，教辅齐全。', '机器学习大数据平台的构建、任务实现与数据治理 你需要构建安全、稳定的数据平台，需要可以扩展到任何规模的工作负载。当项目从实验室进入生产环境时，你需要确信它可以应对现实工作中的挑战。本书能够帮助你实现这些需求，将讲述如何设计和实现基于云的、可以轻松监控、扩展和修改的数据基础设施。 通过本书，你将学到构建和维护大型企业大数据平台所需的技能。书中包括设置基础设施、编排、工作负载和治理，写作风格清晰、实用。在学习过程中，你将建立高效的机器学习管道，然后掌握省时的自动化和DevOps解决方案。书中基于Azure的示例很容易在其他云平台上实现。', '187张图解轻松入门 提供可执行的Matlab程序代码 覆盖机器学习中实用、用途广的算法 专业实用 东京大学教授、机器学习研究人员执笔，浓缩机器学习的关键知识点 图文并茂 187张图示帮助理解，详略得当，为读懂大部头开路。 角度新颖 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['¥49.80', '¥138.64', '¥128.00', '¥69.00', '¥109.00', '¥122.04', '¥77.00', '¥122.04', '¥122.04', '¥87.00', '¥149.00', '¥79.00', '¥100.00', '¥99.00', '¥128.00', '¥89.00', '¥169.00', '¥99.00', '¥68.00', '¥39.00', '¥299.00', '¥108.00', '¥89.00', '¥118.00', '¥89.00', '¥89.00', '¥99.00', '¥79.00', '¥139.00', '¥88.00', '¥128.00', '¥99.80', '¥49.00', '¥37.00', '¥35.00', '¥99.00', '¥69.00', '¥32.00', '¥69.80', '¥69.00', '¥69.00', '¥89.00', '¥49.80', '¥88.00', '¥79.80', '¥69.00', '¥88.00', '¥139.00', '¥69.00', '¥128.00', '¥79.00', '¥89.00', '¥89.00', '¥89.80', '¥69.00', '¥177.00', '¥99.80', '¥89.00', '¥59.00', '¥79.00']
['林耀进 张良均', '(印)希曼舒・辛格(HimanshuSingh),骆铃', '西亚玛克・阿米尔霍吉', '[意]朱塞佩・恰布罗(Giuseppe Ciaburro)', '丁亚军', '(美) 普拉提克・乔西(Prateek Joshi) 著,陶', '(美) Michael Bowles 鲍尔斯 著', '程晨', '（美）Stefan Nagel 著，王熙 石川 译', '[德]马克斯普佩拉 ,[美]爱德华奥克斯 ,[美]理查德廖', '王东', '阚道宏', '[美]蓝光辉(Guanghui Lan)', '马科斯・洛佩斯・德普拉多（Marcos López', '陈强', '胡清华 杨柳', '[希]西格尔斯・西奥多里蒂斯（Sergios Theodoridis）', '贾壮', '杨维忠、张甜', '左飞', '[印]阿什温・帕扬卡 (Ashwin Pajankar) 阿迪亚・乔希 (Aditya Joshi)著 欧拉 译', '[英]马克・特雷维尔(Mark Treveil),[美]the Dataiku Team 著', '王聪颖 谢志辉', '雷明', '[德]阿列克谢・格里戈里耶夫(Alexey Grigorev) 著 但波 蔡天一 丁昊 译', '鲁伟', '张雨萌', '张军英', '姚舜才', '孙玉林 编著', '周洋 张小霞 著', '（美）海特・萨拉赫（Hyatt Saleh） 著 ，邹伟 译', '大威', '朱付保 著', '莫凡', '王璐烽 唐腾健', '林沛元 赵辰洋 仉文岗 薛亚东 著', '[日]秋庭伸也 [日]杉山阿圣 [日]寺田学', '倪好 于光希 郑劲松 董欣', '范丽亚', '[沙]阿卜杜勒哈密特・苏巴西(Abdulhamit Subasi)', '[加拿大] 安德烈・布可夫（Andriy Burkov）', '邓子云 著', '袁梅宇', '[德]弗兰克・亨特', '屈希峰;党武娟', '（美）Tom M.Mitchell 著', '其他', '李烨', '[美] 尼克・麦克卢尔（Nick McClure）', '杨宏晖', '韦伟等']
['资深大数据专家张良均领衔畅销书作者团队，提供源代码等相关学习资源，帮助读者真正理解与消化Python机器学习编程与实战。', '学习实用的机器学习算法，并用Spark快速动手实践', 'MATLAB机器学习实战', '用火的Python语言、通过各种各样的机器学习算法来解决实际问题！', '用Python编程入门人工智能 动手编程实现图像特征检测、人脸识别、手写数字识别等应用 从零起步，完成初级人工智能编程', '您能否列举出一家国内外的对冲基金是靠机器学习算法挣钱的？ 几年前，对于某些对冲基金来说，机器学习或许还是 不能说的秘密 。但现在看来，机器学习几乎已经成为行业的共识。完全没有使用过任何机器学习技术的头部量化对冲基金已经不存在。事实上，机器学习的相关人才在金融相关的就业市场上早已趋之若鹜。 在投资领域，机器学习与资产定价的有效结合，助推了量化投资的发展。量化基金已经逐渐跻身投资市场的主流，头部的量化机构也都形成了自己鲜明的特色，而其背后都是海量的数据和神秘的模型。当下，以数据为基础的机器学习策略，不仅更具吸引力和成本效益，而且成为竞争优势的关键来源。 通过经济学推理将机器学习方法引入实证和理论资产定价，无论对学界理论研究还是对业界投资务实，都具有深远影响。以人工智能、机器学习并', 'Ray是开源分布式计算框架，简化了扩展计算密集型Python工作负载的过程。通过本书，Python程序员、数据工程师和数据科学家将学会如何在本地利用Ray并启动计算集群。你将能够使用Ray来大规模构建和运行机器学习程序。三位作者展示了如何使用Ray构建机器学习应用程序。你将了解Ray如何融入当前的机器学习工具，并了解Ray与这些工具紧密集成的方法。分布式计算很难，但Ray让一切困难迎刃而解。通过学习本书，你将：? 了解如何使用Ray Core构建分布式应用程序。? 使用Ray Tune进行超参数优化。? 使用Ray RLlib库进行强化学习。? 使用Ray Train库管理分布式训练。? 使用Ray Datasets进行数据处理。? 了解如何使用Ray Clusters以及如何使用Ray Serve为模型提供服务。? 使用Ray AIR创建端到端机器学习应用程序。', '《机器学习导论》从实战出发，内容全面，从基本概念入手，介绍了各种机器学习的基本类型。现代机器学习部分，不仅仅是*受关注的深度神经网络学习，同时还介绍了近十年取得令人关注进展的其他机器学习分支。着重于现代方法，但是也没有忘记详尽地介绍经典方法，刻画了机器学习学科发展历史上的各个里程碑式的重要成果，基本覆盖了机器学习技术各个时期的主要方向；第二，该书内容比较浅显，对大多数方法的介绍做到点到为止。有利于入门学生摆脱具体算法的纠缠，快速通读下去，避免信息破碎；第三，本书对各种方法的关联性做了重点阐述，有利于形成知识脉络。第四，作者对每种技术都给出了大量参考文献，便于读者根据个体需求深入学习。上述这些特点对从事应用研究的初学者非常重要，基于这些信息，便于形成对机器学习技术总体思路的把', '1.直观性：配套900分钟微课和慕课视频，方便读者随时随地学习。 2.系统性：在讲解机器学习的同时充分补充相关基础知识（特别是数学知识），让机器学习的知识体系更加系统化，方便读者阅读。 3. 实践性：在充分理解概念与原理的基础上开展Python编程实践（Scikit-learn、TensorFlow2），让读者真正掌握机器学习相关编程。', '优化方法的研究面临着数据的高维度、不确定性和非凸性等问题，同时，实时求解、分布式处理等需求的日益增多也给优化方法的应用带来了困难。 近年来，优化方法的研究已取得了重要进展，本书对这些工作进行了系统的梳理，旨在帮助读者快速了解该领域的发展脉络，掌握必要的基础知识，进而推进前沿研究工作。 本书首先介绍流行的机器学习模式，对重要的优化理论进行回顾，接着重点讨论已广泛应用于优化的算法，以及有潜力应用于大规模机器学习和数据分析的算法，包括一阶方法、随机优化方法、随机和分布式方法、非凸随机优化方法、无投影方法、算子滑动和分散方法等。全书从基础知识开始讲解，逐步进阶到为机器学习精心设计的复杂算法，涵盖适用于不同场景的算法方案，适合对机器学习、人工智能和数学编程感兴趣的读者参考。', '1.金融领域趋势。过去几十年，金融业一直过于依赖简单的统计技术来识别数据中的模式，机器学习算法有望改变这一现状。在未来几年，机器学习将引领金融界，给金融领域带来颠覆性变化。 2.领域内经典图书。原作豆瓣评分8.9分，是机器学习算法应用于金融领域的前沿书籍，提供一系列经过验证的工具和方法，量化投资专业人士在实操中的重要参考书。 3.作者备受认可。马科斯教授集投资经理、教授、研究员三重身份于一身，拥有20多年利用机器学习算法和超级计算开发投资策略的经验。 4.真正介绍金融机器学习。量化金融领域的失败率很高，不是因为机器学习算法无效，而是因为投资者用错了机器学习。这本书将全面介绍机器学习在金融建模中的应用。 5.兼具理论和实操。提供详细的算法分析、程序代码，明确的输出结果图，以及每章练习题，既适合相关院', '本书对所有重要的机器学习方法和新近研究趋势进行了深入探索，通过讲解监督学习的两大支柱 回归和分类，站在全景视角将这些繁杂的方法一一打通，形成了明晰的机器学习知识体系。 新版对内容做了全面更新，使各章内容相对独立。全书聚焦于数学理论背后的物理推理，关注贴近应用层的方法和算法，并辅以大量实例和习题，适合该领域的科研人员和工程师阅读，也适合学习模式识别、统计/自适应信号处理、统计/贝叶斯学习、稀疏建模和深度学习等课程的学生参考。 此外，本书的所有代码均可免费下载，包含MATLAB和Python两个版本。 第2版重要更新 重写了关于神经网络和深度学习的章节，以反映自第1版以来的新进展。这一章从感知器和前馈神经网络的基础概念开始讨论，对深度网络进行了深入研究，涵盖较新的优化算法、批标准化、正则化技术（如Dropout', '1.全面：涉及机器学习领域中常见的经典模型，以及新兴的深度学习中的卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等模型。 2.细致：不仅对算法思路的进行了详细的梳理和分析，还对算法中每个步骤、每条公式的含义都进行了细致的讲解。 3.通用：让读者学习到经典模型的算法步骤和数学形式，更重要的是理解每个算法形成的思路和过程，培养算法思维，获得在日常工作和学习中更为通用的能力。 4.扩展：每章的*后一节都有一个关于相关话题的讨论，可以使读者拓展视野，增加阅读的深度、广度。', '清晰解释Python运行代码，深入浅出讲解机器学习原理，精选商业建模实践案例，演绎常用机器学习算法，精准解读运行结果。', '打牢数学基础，为学习与研究提供充足的弹药与粮草，助你整装远航，直挂云帆。 体系脉络清晰，从千头万绪中筛选出*重要的知识点，助你剥丝抽茧，击破核心。 紧跟前沿话题，配有内容丰富且与时俱进的在线资源，助你轻松学习，牢固掌握。', 'NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn以及Pytorch，一应俱全 涵括常见应用场景，可作为初学者入门指南以及从业者中长期参考手册 深度阐述机器学习环境搭建、数据加载、数值处理、数据分析和可视化 结合理论和实践来解释监督学习、无监督学习、回归算法以及集成学习 通过一个端到端解决方案来解释复杂的卷积神经网络架构、原理和实现 本书分为三个部分。第一部分向您介绍使用 Python 的数字运算和数据分析工具，并深入解释环境配置、数据加载、数值处理、数据分析和可视化。第二部分涵盖机器学习基础知识和 Scikit-learn 库。它还通过理论和实践课程以简单的方式解释了监督学习、无监督学习、回归算法的实现和分类以及集成学习方法。第三部分解释了复杂的神经网络架构，并详细介绍了卷积神经网络的内部工作和实现。最后一章包含 Pytorch 中神经网络的详细', '当今组织创建的分析和机器学习(ML)模型超过一半从未投入生产。机器学习运营化的一些挑战和障碍是技术性的，但其他则是组织性的。无论采取哪种方式解决问题，底线是未投入生产的模型不会影响业务。 本书介绍了MLOps的关键概念，以帮助数据科学家和应用工程师操作ML模型来驱动真正的业务变化，并随着时间的推移维护和改进这些模型。以全球众多MLOps应用课程为基础，9位机器学习专家深入探讨了模型生命周期的五个阶段――开发、预生产、部署、监控和治理，揭示了如何将强大的MLOps流程贯穿始终。 本书将帮助你： ・通过减少整个ML管道和工作流程中的摩擦，实现数据科学的价值。 ・通过再培训、定期调整和全面改造来完善ML模型，以确保长期准确性。 ・设计MLOps生命周期，使用公正、公平、可解释的模型将组织风险降至*低。 ・为管道的部署和更复杂、标准化', '全面系统地讲述了深度学习、机器学习的主要算法，包括有监督学习，无监督学习，强化学习的54种算法。对算法的思想，推导与证明，实现要点有清晰透彻的阐述 对机器学习、深度学习算法在计算机视觉，自然语言处理，语音识别等领域的应用有详细的介绍 配有20个实验程序，包含18份源代码，帮助读者正确的掌握算法与开源库的使用 配有25个讲解视频，对复杂、难以理解的知识点有清晰透彻的讲解', '随着 大数据 时代的到来以及计算机算力的提升，机器学习进入一个新时代。以近火热的ChatGPT为例，它是美国人工智能研究实验室OpenAI开发的一种全新聊天机器 人模型，它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动并协助人类完成一系列任务。它的发展可谓是机器学习的巨大飞跃，甚至可以视为人类迈向 真 人工智能 的巨大跨越。随着机器学习技术的发展以及在各行各业的应用，可以说机器学习现在与我们每个人都息息相关。 作为一名大学教师,我的主要研究领域为人工智能和深度学习，目前为研究生讲授《模式识别》等课程;同时也参与了多个与机器学习相关的科研项目，对机器学习的工程应用有丰富的经验。当看到《Python机器学习项目实战》时，我感觉非常有必要将其翻译出来并让更多的人学习到其中的内容。本书是一本针对', '完备的公式推导，解决机器学习中的数学难题 基于NumPy与sklearn，介绍26个主流机器学习算法的实现 "机器学习实验室"主理人倾力打造，近40000读者已验证', '传统教材的不足：传统教材的风格偏重理论定义和运算技巧，想以此高效地打下机器学习的数学基础，针对性和可读性并不佳。 《机器学习线性代数基础：Python语言描述》的优势：本书以机器学习涉及的线性代数核心知识为重点，进行新的尝试和突破：从坐标与变换、空间与映射、近似与拟合、相似与特征、降维与压缩这5个维度，环环相扣地展开线性代数与机器学习算法紧密结合的核心内容。', '本书主要具有以下特色： 1.全彩印刷，全程图解，完 美呈现知识要点与实操步骤，为读者带来良好的学习体验。 2.内容循序渐进，先从Python基础入手，其次介绍常用库，然后通过应用实例和项目实例引导学习，知识结构由浅入深，便于学习。 3.案例丰富实用，全书穿插几十个大小实例，帮助读者边练边学，在实践中快速成长。', '1.104幅图表展示，降低理解难度。 2.知识点丰富，满足机器学习所需数学知识。 3.基于Python编程的 小试牛刀 ，检验学习效果。 4.20个 专家点拨 ，帮助读者答疑解惑。 5.数学思想和人工智能解决方案的有效实践。 6.提供书中相关案例的源代码，方便读者学习参考。', '本书面向机器学习领域的新手和希望学习如何使用scikit-learn库开发机器学习算法的开发人员。读者需要具备 Python编程方面的一些知识和经验，但不需要任何关于scikit-learn或机器学习算法的先验知识。 本书通过大量实例应用与活动练习，手把手教你一步一步地构建完整的机器学习程序和如何将一些流行的算法应用于现实生活中的数据集中。 学完本书，将获得诸多技能并有信心编写机器学习算法。', '1.形象直白阐述机器学习算法原理 2.细致讲解关键数学原理 3.代码分段解读，帮助读者上手实操 4.编程实践案例经典实用', '适读人群： 想要学习机器学习的学生、程序员、研究人员或者爱好者，以及想要知道机器学习是什么、为什么和怎么用的所有读者。 AI小白 防劝退 生动 语言生动幽默，通过分析大量生活案例，帮助读者理解机器学习的算法。 简单 让很多听起来高大上的名词更实用。 实用 精选了*主要的机器学习算法，如线性回归算法、Logistic回归算法、KNN算法、朴素贝叶斯算法、决策树算法、支持向量机算法、K-means聚类算法、神经网络、集成学习方法等。 系统 从概念、原理、Python实现、应用场景几个方面，详细剖析机器学习中主要的算法。 免费直播课录像回放： 作者亲授 生动有趣的机器学习入门要点 ，与图书搭配学习效果更佳！ 回放 文稿获取方式： 1.微信关注 华章计算机 （微信号：hzbook_jsj） 2.在后台回复关键词:睡前机器学习', '1.本书以项目实践为主线，结合必需的理论知识，通过任务的形式进行内容设计，帮助读者在实际操作中不断提升项目实践能力。 2.本书内容涵盖了机器学习的基础知识、模型评估与选择、回归、分类、聚类等算法，以及数据挖掘的基础知识、数据分析与应用，为读者提供全面的技术指导。 3.本书通过用户行为分析预测项目，展示了如何将机器学习与数据挖掘应用到实际中，帮助读者更好地理解和应用相关技术。 4.难易适中，案例式教学，注重全面培养读者的数据意识、数据思维和数据能力，融合课程思政元素，提供丰富教学资源。', '152张图表，轻松掌握17种常用算法！ 没有复杂公式，零基础也可轻松读懂！ 1.全面 网罗有监督学习和无监督学习的17种算法，涉及回归、分类、降维、聚类等问题。 2.直观 全彩图解，让原本抽象复杂的算法变得一目了然，方便读者快速了解各算法的特征，学会如何选择恰当的算法。 3.易懂 几乎没有数学公式和统计术语，零基础也可轻松读懂。 4.实现 各算法均用Python代码实现，基于Python 3.7版本，读者可下载配套代码资源，边试边学。', '资深金融数据分析专家多年工作结晶，深入浅出阐释机器学习的数学基础及其在金融数据分析领域的应用', '人工智能的核心是机器学习。《机器学习精讲》囊括机器学习的精髓，系统而精炼地讲解机器学习的基本原理。本书英文版一经推出，就长期位于美国亚马逊机器学习图书排行榜领先位置，并获得4.5星好评。 《机器学习精讲》包含了监督和非监督学习、支持向量机、神经网络、集成算法、梯度下降、聚类分类、降维、自编码器、迁移学习、特征工程以及超参数调试等方面的知识。书中既有数学公式，又有图解说明，一应俱全。 本书具有以下特色: ● 精简并直入主题 篇幅短小，读者可以快速读完并掌握机器学习技术的精髓。书中内容是作者和其他从业者多年研究的成果。 ● 配套网页 本书配有持续更新的网页，对书中内容进行补充，包括问答、代码、推荐阅读材料、工具以及其他相关内容。扫描书中二维码即可查看。 ● 全彩印刷 色彩丰富，阅读轻松。 ● 代码', '机器学习对于众多软件从业人员的诱惑是无需多言的。然而樱桃好吃树难栽，大多数初学者终未能到达成功的彼岸，不少甚至连 中途 未到就放弃了。 工作关系，我也曾经多次试图走进机器学习的殿堂。每次所下的决心虽然不小但却无功而返。放弃的原因并不复杂，经常都是由于对一个概念、一个原理、一个公式实在无法理解所导致的。比如，我看过的书中，关于线性回归都是引用现成的算法函数，没有看到过这个函数在数学上倒底是怎么实现的，因此对于给定的几个散点，如果不借助现成的算法函数，我确实没搞明白怎么才能拟合出相应的回归方程。线性回归是机器学习算法中基本、简单的算法，但我怎么敢说自己真正理解了线性回归呢？ 相关的图书买了不少看了不少，浪费些脑细胞不算事儿，心里不好迈过的那道坎是买书浪费了很多钱。作为一名老图书编辑', '初学者学习机器学习课程一般都会面临两大障碍。*大障碍是数学基础。机器学习要求有数学基础，书中大量的公式是初学者的噩梦，尤其是对于已经离开大学走向工作岗位的爱好者来说，从头开始去学习和理解数据分布和模型背后的数学原理需要花费很多的时间和精力，学习周期非常漫长。第二大障碍是编程实践。并不是所有人都擅长编代码，而只有亲手用代码实现机器学习的各种算法，亲眼见到算法解决了实际问题，才能更深入理解算法。除非想做高精尖的前沿研究，理论研究和公式推导并非大多数人的专长，如果只是想更合理地应用机器学习来解决实际问题，掌握必需的数学知识就可以理解问题该如何解决，使用Python编程实现机器学习算法也比使用C 或Java等语言容易得多。 本书就是为了让初学者顺利入门而设计的。首先，本书只讲述机器学习常用算法的基本', '中国人工智能学会机器学习专业委员会主任 陈松灿 中国计算机学会大数据专家委员会副主任 陈恩红 好未来集团副总裁兼开放平台事业部总裁 黄琰 澳大利亚科学院院士， 悉尼大学教授 陶大程 剑桥大学教授、谷歌AI 大脑团队负责人 卓宾 加拉马尼 联袂推荐', '系统：以 轻原理、重实践 为原则，详细解析机器学习库SKlearn 通俗：从参数调用的角度，适合零基础读者快速入门并掌握SKlearn 深入：由浅及深熟悉数据探索、预处理、模型选择、集成学习、模型评估流程 案例：用五个工程案例系统化讲解SKlearn库分类、回归、聚类，让你码上就用', '1.针对AI入门读者，从基本的原理及学习意义入手，以模型为驱动，带领读者吃透机器学习模型。 2.本书内含精心设计的数据量较小的简易版实例，让读者可以直观了解模型的运行原理。 3.作者总结了自身的实践经验，整理了构建数据集、选择特征、调参、验证模型的方法。 4.基本的原理 常见的案例 极小数据样本，助你轻松入门机器学习。 5.微软全球副总裁洪小文、微软技术官韦青等人作序推荐。 6.通过学习这本书，你将收获： AI技术岗位求职知识储备 各大模型与算法触类旁通 极简版实例体验实际应用 配套数据 代码快速实操上手', 'TensorFlow是开源机器学习库。本书将教你如何使用TensorFlow进行复杂数据计算，让你对数据有更深刻的理解。书中循序渐进地讲解了TensorFlow的变量、矩阵和各种数据源等基本概念，深度剖析线性回归、支持向量机、*近邻域、神经网络和自然语言处理等算法，并结合丰富的实例详细讲解情感分析、回归分析、聚类分析、神经网络和深度学习实战等应用。此外，本书还给出了TensorFlow产品级应用的*佳实践和扩展用法，可以帮助你由浅入深地掌握机器学习核心思维，构建起立体完备的机器学习概念体系。 通过阅读本书，你将： 熟悉TensorFlow模块中的基本组件 掌握TensorFlow的线性回归技术 学习SVM算法及其实践 使用神经网络优化模型预测 将NLP和情感分析应用到你的数据中 通过实践掌握CNN和RNN 使用梯度提升随机森林算法进行预测 学习TensorFlow产品化']
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['¥78.94', '¥132.70', '¥86.10', '¥55.60', '¥24.90', '¥45.40', '¥89.20', '¥63.18', '¥44.00', '¥64.20', '¥28.10', '¥35.50', '¥54.40', '¥64.20', '¥135.00', '¥38.70', '¥39.90', '¥44.00', '¥81.10', '¥93.20', '¥60.80', '¥84.00', '¥46.00', '¥119.20', '¥109.80', '¥54.50', '¥74.20', '¥75.60', '¥34.00', '¥53.70', '¥34.50', '¥51.23', '¥46.00', '¥33.00', '¥58.40', '¥70.30', '¥44.65', '¥44.20', '¥111.70', '¥44.50', '¥64.00', '¥52.30', '¥49.90', '¥25.30', '¥54.50', '¥44.50', '¥45.40', '¥76.20', '¥44.90', '¥38.70', '¥51.70', '¥78.70', '¥67.20', '¥22.90', '¥74.20', '¥73.70', '¥79.50', '¥44.86', '¥46.10', '¥38.40']
['¥158.00', '¥168.00', '¥109.00', '¥68.00', '¥49.80', '¥59.00', '¥119.00', '¥129.00', '¥88.00', '¥89.00', '¥39.00', '¥69.00', '¥79.00', '¥89.00', '¥157.00', '¥49.00', '¥79.80', '¥88.00', '¥109.00', '¥118.00', '¥79.00', '¥168.00', '¥59.80', '¥159.00', '¥139.00', '¥109.00', '¥99.00', '¥105.00', '¥68.00', '¥68.00', '¥69.00', '¥109.00', '¥59.80', '¥66.00', '¥79.00', '¥89.00', '¥95.00', '¥68.00', '¥149.00', '¥89.00', '¥128.00', '¥109.00', '¥99.80', '¥88.00', '¥109.00', '¥89.00', '¥59.00', '¥99.00', '¥89.80', '¥49.00', '¥69.00', '¥109.00', '¥89.00', '¥29.80', '¥99.00', '¥99.00', '¥159.00', '¥89.80', '¥59.90', '¥49.90']
['(美)斯蒂芬・詹森|责编:杨静华|译者:郭天鹏//唐丽君//贾康', '王�础⒗疃�冬 著', '齐伟', '田浩 著', '福井健一', '张旭东', '[意]迪诺・埃斯波西托 弗朗西斯科・埃斯波西托', '(法)纪尧姆・科克雷//托尼・吉达|责编:王飞龙|译者:周亮//周凡程', 'Clarence Chio，David Freeman', '刘铁岩', 'Oliver', '大威', '李昂', '[印度]阿米塔・卡普尔（Amita Kapoor）', '陈强', '马甜', '金森敬文', '陶玉婷', '[美]罗伯特・夏皮雷（Robert E. Schapire）约夫・弗雷德 (Yo', '艾辉', '汪荣贵 杨娟 薛丽霞', '林学森', '肖睿 段小手 刘世军 万文兵 王刚 赵璐华', '[美]塞巴斯蒂安・拉施卡 [美]刘玉溪（海登） [美]瓦希德・米尔贾利利 著', '柳浩', '马健健', '保罗', '扬・茨卡，弗朗齐歇克・达雷纳，阿尔诺斯特', '[日]有贺康��，[日]中山心太，[日]西林孝', '徐宏英 等', '(美)哈林顿', '韩少云 等', '赵卫东', '王佳宁', '周志华 等', '布树辉等', '刘海', '佩德罗?多明戈斯', '毕然 飞桨教材编写组 编著', '(阿根廷)托马斯・杜里兹,(美)史蒂文・L.布伦顿,(法)伯尔尼・ R.诺克', '日本Lombard 增田 秀人 著', '王贺,刘鹏,钱乾', '(美)马特・哈里森', '韩少云等', '(印)托尼.托马斯,(印)阿西拉.P.维贾亚拉哈万,(印)萨布.艾曼纽', '刘海军', '[日] 我妻 幸长 著', '张宝昌、杨万扣、林娜娜', '[中] 史斌（Bin Shi） [美] S.S.艾扬格（S.S.Iyengar）', '林宙辰', '左飞，补彬', '[意] 朱塞佩・博纳科尔索（Giuseppe Bonaccorso）', '张威', '[美]特雷弗・哈斯蒂 [美]罗伯特・提布施拉尼 [美]杰罗姆・ 弗雷曼 著 张军平 译', '编者:孙博', '王磊、王晓东', '周元哲']
['本书从工业背景下的机器学习技术需求出发，详细讨论机器学习的各个分支技术，包括矩阵型分类学习技术、多视角学习技术、不平衡数据分类学习技术、集成学习技术和深度学习技术等，并在此基础上，对机器学习相关的应用系统进行了分析。', '从读者需求出发，精心提炼机器学习所需数学基础知识 无门槛，通俗易懂，注重读者感受，既好学，又实用 基于Python，从应用角度阐述数学在机器学习中的应用 选用大量工程实践案例，打通数学基础与机器学习间的壁垒', '本书读者对象为：有一定编程经验，想学习机器学习 深度学习中的图像识别、预测和异常检测技术的程序员。 机器学习是使计算机具有学习能力的数理技术。本书通过Python实例实现设备的异常检测和系列数据的识别，以此来加深对机器学习的理解。 作为一本人工智能技术类图书，本书没有面面俱到，仅针对机器学习中的图像识别、分类预测及异常检测技术用Python进行了编程实现，并对相关代码进行了分析。', '本书对机器学习算法的全面介绍，既包含经典机器学习方法，也包括深度学习和增强学习。', '机器学习技术能够解决计算机安全问题并*终结束攻击者和防御者之间那种 猫和老鼠 的游戏吗？或只是一种希望的炒作吧？有关这个问题你可以通过对该项技术的潜心研究，自己给出答案。借助本书，寻求将机器学习应用于诸如入侵检测恶意软件分类和网络分析等安全问题的方法。 本书的两位机器学习和安全专家为讨论这两个领域的密切结合给出了一个构架，并为解决一系列安全问题提供了一个机器学习算法工具箱。本书对安全工程师和数据研究人员十分有用。', '微软亚洲研究院副院长刘铁岩博士领衔，机器学习团队倾力编写。', '一学就会的数学知识 通俗易懂的算法原理 细致入微的代码讲解 经典实用的编程实践', '388幅插图 50个案例，像看漫画一样，帮助你理解概率统计与机器学习紧密结合的核心内容', '本书以大数据时代为背景，将机器学习与资产定价相结合，在风险解释、收益预测以及经济机制等方面进行了探索研究。通过分析已有数据资料、建立模型、数据分析，本书得出机器学习在资产定价领域有广泛应用空间。', '读者对象：想学习人工智能、机器学习、深度学习、统计分析、数据分析的所有人员。 要想熟练使用机器学习，理解基于概率、统计的数据分析基础理论是不可或缺的。因此，本书从Python的简单使用方法开始讲解了概率、统计的基础知识，以及基于统计模型的机器学习方法，涵盖回归分析、聚类分析、支持向量机、稀疏学习、决策树、集成学习、高斯过程模型、密度比估计等，内容比较全面，可以让读者很好地了解和掌握Python在统计机器学习中的应用方法。', '1.本书是提升法的创始人、哥德尔奖得主的代表作； 2.将提升法背后的各种理论举重若轻、抽丝剥茧、深入浅出地详加介绍； 3.充分考虑入门读者的需求，对所有材料都进行了适当的裁剪，每章后附有练习题； 4.书中有大量的应用实例和插图； 5.提供书中彩图文件。 提升法（boosting）是一种机器学习方法，其思想是通过组合许多较弱的、不准确的 经验法则 来创建一个高度精确的预测器。围绕提升法已发展出非常丰富的理论，涉及一系列的主题，包括统计学、博弈论、凸优化以及信息几何学。提升法也在生物学、计算机视觉和语音处理等领域获得了成功应用。 本书由提升法的提出者、罗伯特 夏皮雷（Robert. E. Schapire）和约夫 弗雷德（Yoav Freund）亲自执笔，汇集、组织、简化并实质性扩充了关于提升法的研究成果，以不同背景的读者都可以轻松阅读并理解的方式', '1.不同于市面上的机器学习书籍，本书是业界第1本AI测试著作，填补了机器学习测试领域的空白； 2.本书由知名技术专家艾辉领衔融360AI测试团队12位一线工程师联手倾心打造，耗时一年多时间； 3.精选15个AI测试要点，从零开始，全面了解机器学习测试； 4.涵盖5个技术主题，大数据、模型算法、模型评测、工程架构、智能化测试； 5.BAT等数十家一线互联网公司的32位知名专家联袂推荐； 6.本书内容设计深入浅出，学习路线清晰，帮助读者了解机器学习是如何工作的，了解机器学习的质量保障是如何进行的； 7.全彩印刷。', '深度凝练机器学习的现有知识体系，注重突出对基本理论与关键技术的介绍和讨论。 尽可能用朴实的语言深入浅出地介绍机器学习理论及相关算法设计技术。 在每个章节穿插相应的应用实例，使得广大读者能够比较系统地掌握机器学习应用技术。', '一个处于工程应用前沿的首席技术专家带你系统学习AI技术： 学术 应用，综合学习，融会贯通； 软件 硬件，系统学习，整体思考； 算法 平台，密切结合，释疑解惑。', '1.以操作实践为学习的切入点，而不是直接切入理论讲解。 2.以任务为驱动，贯穿知识内容。 3.充分考虑学习者的认知曲线，由浅入深，边讲边练边切入理论知识。 4.通过项目实训训练技能的综合使用能力。', 'Python深度学习 四大名著 之一全新PyTorch版 PyTorch核心维护者Dmytro Dzhulgakov亲笔作序推荐 从初学者角度，带你全面了解现代机器学习技术并从零开始动手实践', 'AI的黄金时代可能才刚刚开启，各行各业的生产力革命也会相继产生。OpenAI已经占据了领先位置，接下来的AI赛道会风起云涌，中国企业势必会在其中扮演极其重要的角色，也会在深度学习栈和基础设施领域奋起直追。 弯道超车 需要建立在技术沉淀和产品实力之上，我们只有切实地扎根于现有的分布式机器学习技术体系，并对其进行深耕，才能为更好的创新和发展打下基础。 本书是作者在分布式机器学习领域学习和应用过程中的总结和思考，能起到抛砖引玉的作用，带领大家走入/熟悉分布式机器学习这个领域。', 'MediaPipe是一个由谷歌研究开发并开源的多媒体机器学习模型应用框架。它是一个跨平 台框架，适用于桌面/服务器、Android、iOS和嵌入式设备，如Raspberry Pi和Jetson Nano。 MediaPipe是用于构建机器学习管道的框架，主要用于处理视频、音频等时间序列数据。 此外，该框架为流媒体提供了跨平台且可定制的机器学习解决方案。这意味着开发者可 以根据自己的需求定制适合其应用场景的机器学习模型。 MediaPipe已被广泛应用于各种机器学习任务，如人脸识别、人脸3D重建、手势检测、语 音识别和对象检测等。在谷歌的一系列重要产品中，如Google Lens、ARCore、Google Home等，都已深度整合了MediaPipe。 具体来说，MediaPipe具备处理视频和音频帧流的能力，通常用于构建交互式应用程序。 例如，其中的FaceMesh模型可以从图像或视频中重建出人脸的3D结构。此外，通过 MediaPipe Solutions，开', '介绍并实现机器学习的主流算法 面向日常任务的高效实战内容 《机器学习实战》没有从理论角度来揭示机器学习算法背后的数学原理，而是通过“原理简述+问题实例+实际代码+运行效果”来介绍每一个算法。学习计算机的人都知道，计算机是一门实践学科，没有真正实现运行，很难真正理解算法的精髓。这本书的优选好处就是边学边用，非常适合于急需迈进机器学习领域的人员学习。实际上，即使对于那些对机器学习有所了解的人来说，通过代码实现也能进一步加深对机器学习算法的理解。 《机器学习实战》的代码采用Python语言编写。Python代码简单优雅、易于上手，科学计算软件包众多，已经成为不少大学和研究机构进行计算机教学和科学计算的语言。相信Python编写的机器学习代码也能让读者尽快领略到这门学科的精妙之处。', '1.作者与多家知名企业合作，开展了多项机器学习数据分析的项目，积累了详细的分析案例。 2.作者是国内早期研究商务智能的学者之一（2001 年起），在国内也是较早开设商务智能等数据分析课程（2003 年起），有一定的影响力。', '无本书配套有完整的在线讲义、在线视频、作业和练习项目，每章的习题、练习、报告等都配有对应的二维码，读者可直接访问在线教程，选择适合自己的资料。', '比尔 盖茨年度荐书！《终极算法》近20年人工智能领域*轰动性的著作！揭秘机器学习的终极逻辑，全景勾勒人工智能的商业未来。《乔布斯传》作者沃尔特 艾萨克森、图灵奖得主朱迪亚 珀尔、中国大数据领航人车品觉、今日头条首席算法架构师曹欢欢倾力推荐！ Google X、微软研究院 密切关注！ 如果你先想了解人工智能，那么推荐佩德罗 多明戈斯所著的《终极算法》，非常值得一读。 比尔 盖茨', '以机器学习原理为基础，面向智能化转型企业， 探讨AI业务创新和商业布局 本书特色： 内容深入浅出，系统介绍机器学习理论知识：本书从大数据与机器学习的关系入手，深入浅出地介绍了机器学习的建模思想和经典算法。 内容涉及从技术到商业，更具实践性：本书以电商平台促销、图像检索、知识图谱和对话机器人为例，深度剖析了AI技术与这些业务结合的方法，让读者身临其境地感知AI技术对产业智能化升级的影响。 理论结合实践，代码简单易用：本书实践案例采用飞桨动态图编程，代码简洁易用，适合新手用户入门。 配套免费的AI Studio在线课程：内容源自在线课程 机器学习的思考故事 ，由作者本人授课，包括30小时的视频课程和可在线运行的实训项目，目前已有超过2万人在线学习。', 'Python是一款非常强大、易学易用的数据处理和数据分析工具，而大量第三方软件库的支持，更是使其成为人工智能时代非常重要的编程工具。pandas就是一款非常重要的基于NumPy的Python数据分析软件库，它提供了大量能快速便捷处理数据的函数和方法，提供了高效操作大型数据集的工具，通过pandas和Python，可以顺利完成数据科学、机器学习或日常工作中的几乎所有数据分析任务。本书就利用pandas，结合简单易懂的示例代码，对机器学习和数据科学领域数据预处理的知识和各种预处理方法进行了透彻、全面的讲解。学完本书，你会发现Python之所以在数据处理和分析领域如此强大，pandas是其重要的影响因素之一。 1.用浅显易懂的语言，全面介绍pandas的使用方法和应用技巧。 2.用简洁清晰的代码，结合日常工作中需要处理数据的实际场景，学习pandas的实际用法，掌握解决实', '"从读者需求出发，精心提炼机器学习所需数学基础知识无门槛，通俗易懂，注重读者感受，既好学，又实用基于Python，从应用角度阐述数学在机器学习中的应用选用大量工程实践案例，打通数学基础与机器学习间的壁垒"', '深刻剖析Kaggle、阿里天池、腾讯广告算法大赛等算法竞赛内容，结合多个领域模块进行实战讲解；《计算广告》作者刘鹏、《深度学习推荐系统》作者王�吹惹懔ν萍觯�1.多年实战经验汇集作者在众多竞赛平台多次获得好成绩，本书汇集了他们在竞赛圈多年的实战经验。2.基本理论与竞赛技巧结合本书系统的介绍了算法竞赛，包括算法竞赛的基本理论知识以及竞赛中的上分思路和技巧。3.众多竞赛选手参与结合国内多名竞赛选手建议，对本书结构进行细致编排，结合多个领域模块进行实战讲解，剖析竞赛本质的内容。4.提供完整数据与代码本书将会开源大量的获奖竞赛完整数据与代码，供读者快速上手掌握常见的实践方法与竞赛技巧。', '市面上讲解人工智能的书比较多，但要么是偏重理论的讲解，要么是非常深涩的代码，对于计算机基础较差的学员来说，学习成本很高或者学了无益，付出了大量时间，但达不到岗位要求。“人工智能应用与实践系列”图书开创性地使用了新的教学方法，通过大量由浅入深、环环相扣的实践案例，能够帮助学员迅速理解人工智能的应用，快速掌握工作技能。此外本书还配有超值的800分钟以上的视频课程，帮助基础稍弱或者0基础的学员迅速提升。', '《机器学习理论与实践》弱化了公式推导与复杂的算法、原理，更着重介绍算法的应用，为每一个模型均配备了编程实例，以便读者能掌握运用理论解决实际问题的方法。', '机器学习具有多学科交叉的特点，是当前学术界和工业界均关注的热点领域，其应用范围十分广泛，已经成为一种解决诸多问题的有效工具。本书以理工科高年级本科生和低年级研究生的基础知识为立足点，以面向工程应用为目标，是一本综合性的机器学习教程。 本书既反映机器学习的基础知识和经典方法，又重视深度学习和强化学习的知识内容，使读者不仅能在机器学习领域打下坚实的基础，同时也可以利用所学知识解决遇到的实际问题并进入学科前沿。本书的主要内容包括： 机器学习理论概述； 机器学习的统计与优化基础； 基本回归与分类学习算法； 支持向量机； 决策树与集成学习； 无监督学习算法； 神经网络与深度学习； 深度学习专题（GAN、Transformer等）； 强化学习与深度强化学习。 教学资源 微课视频 教学大纲 教学课件 习题解答', '本书从易于学生学习的角度逐步讲解了诸如决策树学习、贝叶斯学习、支持向量机、压缩感知、调制压缩神经网络以及深度学习等知识，书中加入了大量的例子来实现算法，使得读者可以在学习示例的基础上去学习算法和理论。本书把*的机器学习领域的成果进行了介绍，对作者多年来的研究成果也进行了总结。由于作者在人脸识别、铁路图像检测方面进行了多年的研究，该书对于该领域的研究人员具有一定的启发作用。', '本书全面、 系统地介绍了机器学习领域中的经典方法, 并兼顾算法原理与实践运用。 具体内容涉及： 回归分析（线性回归、 多项式回归、 非线性回归、 岭回归、LASSO、 弹性网络, 以及 RANSAC 等） 分类（感知机、逻辑回归、 朴素贝叶斯、 决策树、 支持向量机、 神经网络等） 聚类（k均值、EM 算法、 密度聚类、 层次聚类以及谱聚类等） 集成学习（随机森林、AdaBoost、 梯度提升等） 蒙特卡洛采样（拒绝采样、 自适应拒绝采样、 重要性采样、 吉布斯采样和马尔可夫链蒙特卡洛等） 降维与流形学习（SVD、PCA 和 MDS 等） 概率图模型（贝叶斯网络和隐马尔可夫模型）', '读者对象：希望在预测分析和机器学习领域建立扎实基础的机器学习工程师、数据工程师和数据科学家 1）便于学习，所有的理论后都附有基于Python的具体实例； 2）版本新，适用Python3.5以上版本； 3）实例丰富，场景多样，配套代码完备。', '学习路线清晰：从整体上对机器学习的知识架构进行整理； 理论实际结合：以Sklearn和Keras等机器学习框架对涉及的理论进行代码实现； 入门参考：包含机器学习岗位入职技巧。', '《统计学习要素：机器学习中的数据挖掘、推断与预测(第2版)》包含人工智能中用到的许多代表性主题，比如图模型、随机森林、集成方法、Lasso*小角度回归和路径算法、非负矩阵分解和频谱聚类。此外，还用一章篇幅来介绍 宽 数据（p大于n）的方法，包括多次测试和误检率。 对统计领域、人工智能领域及相关科学或行业领域内的读者而言，《统计学习要素：机器学习中的数据挖掘、推断与预测(第2版)》是一个难得的宝库，涉及面很广，从监督学习（预测）到无监督学习，具体主题包括神经网络、支持向量机、分类树和Boosting（率先对该主题进行综合论述）。与此同时，书中还包含丰富的示例和大量彩色的图表。', '机器学习的应用涵盖自然语言处理，图像识别以及一系列预测与决策问题。特别是其中的深度学习理论更是诸多高精尖人工智能技术的核心，它是击败人类围棋世界冠军的AlphaGo计算机智能围棋博弈系统、无人驾驶汽车和工业界人工智能助理等新兴技术的灵魂。因此，掌握机器学习的理论与实践技术是学习现代人工智能科学*重要的一步。而这也正是本书希望达到的目的。 作者力图用通俗易懂的语言阐述机器学习的理论基础、基本概念、相关数学知识、将机器学习转化为优化问题的方法、以及处理这类优化问题的一般性算法。 从理论、抽象和设计三方面阐述了机器学习理论基础、算法实现和具体应用技巧。在讲述机器学习算法核心知识的同时，激发并增强读者的计算思维能力。 本书展示的内容覆盖了人工智能*前沿的研究方向，也是通用人工智能的基础。 在设计层面', 'Python和机器学习是当今信息领域的热门领域，众多高校开设Python学习。本书以Python为基础，使用sklearn平台，封装了众多机器学习算法，回避了烦琐的数学理论知识 ，对于初学者而言，易于上手实践，能尽快对机器学习有初步认识，提早入门。本书具有如下特点：1、代码详解：区别于市场上众多机器学习教材 重理论轻代码 ，往往只是给出伪代码，而本书的代码都是采用Python实现，使用sklearn平台使得机器学习算法具有实践性，从而便于学生更快地掌握机器学习的思想，加速学生入门的过程。2、突出实用性。针对每个机器学习算法都有相关案例。']
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['李然', '（美）Stefan Nagel（斯蒂芬？内格尔）|译者:王熙', 'Valliappa Lakshmanan,Sara Robinson,Michael Munn', '[加] 安德烈・布可夫（Andriy Burkov）', '(美)马特・哈里森', '刘袁缘 李圣文 方芳 主编 周顺平 万波 蒋良孝 叶亚琴 杨林 左泽均 副主编', '周志华', 'ValliappaLakshmanan', '黄勉', '[美]马克・E. 芬纳（Mark E. Fenner）', '[美]梅尔亚・莫里,[美]阿夫欣・罗斯塔米扎达尔,[美]阿米特・塔尔沃卡尔', '[美] 尼山特・舒克拉（Nishant Shukla）', '弗兰克・凯恩', '[越]全华（Quan Hua）、[巴基]沙姆斯・乌尔・阿齐姆（Shams Ul', '编者:史巧硕//毕晓博//李林昊|责编:戴薇//杨昕', '托尼・吉达', '赵卫东 董亮', '胡欢武', '[美] 何塞・普林西比（José，C.，Principe） 著', '(英)罗杰斯 等', '韩少云 等', '丘�v玮', '克拉伦斯奇奥 著', '佚名', '(美)米歇尔(Mitchell,T.M.) 著,曾华军 等译', '[美]杰瑞米・瓦特(Jeremy Watt)', '张宝昌、黄雷、丁嵘、王田', '董政 著', '杨金坤 、马星原、张力宁、张峻', '美团算法团队', '郭若城 等', '陈��', '唐四薪 等', '[日]大关真之', '[美]斯科特（Scott V. Burger）', '乔景慧', '卿来云 黄庆明', '雷明', '许桂秋', '(日)秋庭伸也,(日)杉山阿圣,(日)寺田学', '诸葛越 葫芦娃', '其他', '[英]大卫・巴伯', '(捷克)扬・茨卡//弗朗齐歇克・达雷纳//阿尔诺斯特・斯沃博达|...', '（美）Adnan Masood（阿德南・马苏德）', '[美] 安东尼・D. 约瑟夫（Anthony D. Joseph） 布莱恩・尼尔森', '刘琦', 'Chip Huyen', '印 文卡塔 雷迪 科纳萨尼', '杨宏晖, 闫孝伟, 盛美萍编著', '吕云翔 ... 等编著', '美 蓝光辉', '大威编著', '周志华//王魏//高尉//张利军|责编:姚蕾...']
['l 突出机器学习系统内容，精选机器学习常用算法。 l 覆盖腾讯云机器学习专项认证知识点。 l 实例均使用腾讯的TI-ONE机器学习平台，提供典型Python算法与案例。 l 帮助读者快速入门，提供案例代码等丰富的配套资源。 全书深入浅出，兼具广度与深度，帮助读者掌握机器学习、深度学习的原理与应用。', '本书中的设计模式针对机器学习中反复出现的问题给出实践和解决方案。作者为来自谷歌的三位工程师，他们整理了已证实的方法，帮助数据科学家解决整个机器学习过程中的常见问题。这些设计模式将数百位专家的经验转化成直接、易懂的建议。 在这本书中，你会找到关于数据和问题表示、操作化、可重复性、可复现性、灵活性、可解释性和公平性的30种模式的详细解释。每个模式包括对问题的描述、各种可能的解决方案，以及针对你的情况选择技术的建议。', '1.机器学习入门手册《机器学习精讲》姊妹篇，人工智能和机器学习领域专业人士的多年实践结晶，深入浅出讲解机器学习应用和工程实践。 2.系统阐释利用机器学习大规模地解决业务问题，涉及项目准备工作、数据收集、特征工程、监督模型训练、模型评估、模型部署，以及模型服务、监测和维护等全流程 3.从零开始讲解，分任务、分步骤的介绍机器学习项目，展示项目完整设计过程。 4.理论实践相结合侧重于讨论多种实际应用场景，帮助读者应用到实际开发中。 5.人工智能和机器学习领域专业人士Cassie Kozyrkov、Karolis Urbonas作序推荐。', '（1）以问题为导向，对基础理论知识点与算法演练进行详细讲解。 （2）实战案例丰富，涵盖15完整项目案例。 （3）代码详尽，避免对 API 的形式展示，规避重复代码。 （4）语言简明易懂，由浅入深带你学会 Python 以及机器学习常见算法。 （5）各个算法相对独立，数学原理相对容易理解。', '"击败AlphaGo的武林秘籍；赢得人机大战的必由之路。回答了有关机器学习的六大疑问，浅显生动，外行也能读懂。既道出了机器学习的前世今生，又展望了机器学习的未来发展，让道听途说的信息止于智者。"', '本书是针对非计算机专业编写的机器学习教材，内容由浅入深，使用目前流行的Python语言进行描述。书中示例丰富、落地，具有较高的学习价值。 1.内容翔实，案例新颖 2.模拟实训，代码指导 3.资源丰富，便于教学', '编辑推荐 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'罗杰斯、吉罗拉米编著的《机器学习基础教程》是一本机器学习入门教程，包含了数学和统计学的核心技术，用于帮助理解一些常用的机器学习算法。书中展示的算法涵盖了机器学习的各个重要领域：分类、聚类和投影。本书对一小部分算法进行了详细描述和推导，而不是简单地将大量算法罗列出来。 本书通过大量的MATLAB／Octave脚本将算法和概念由抽象的等式转化为解决实际问题的工具，利用它们读者可以重新绘制书中的插图，并研究如何改变模型说明和参数取值。', '罗杰斯、吉罗拉米编著的《机器学习基础教程》是一本机器学习入门教程，包含了数学和统计学的核心技术，用于帮助理解一些常用的机器学习算法。书中展示的算法涵盖了机器学习的各个重要领域：分类、聚类和投影。本书对一小部分算法进行了详细描述和推导，而不是简单地将大量算法罗列出来。 本书通过大量的MATLAB／Octave脚本将算法和概念由抽象的等式转化为解决实际问题的工具，利用它们读者可以重新绘制书中的插图，并研究如何改变模型说明和参数取值。', 'l本书内容全面丰富，通过本书，学习者将初步理解主流的机器学习算法，并且可以用机器学习技术解决现实生活中的问题。l内容编排和讲解围绕培养初学者入门机器学习，具有大量的案例和图解来讲解知识点及其应用，并给出详细分析和讨论。l本书配套的视频资源已经在中国大学慕课开放，首轮开课就达到1.1万人学习。l本书提供了教学大纲、教学进度、教学课件，并提供习题解答，同时提供了练习代码，可作为本科', '点击查看： 精彩：Java核心技术 卷II 特性（第9版・中文版） 如何让计算机随着经验的积累自动提高性能？这就是机器学习的目的。本书展示了机器学习中核心的算法和理论，并阐明了算法的运行过程。本书综合了许多的研究成果，例如统计学、人工智能、哲学、信息论、生物学、认知科学、计算复杂性和控制论等，并以此来理解问题的背景、算法和其中的隐含假定。', '本书强调基础知识与前沿研究的无缝衔接，从机器学习基础、深度学习理论与应用逐步深入，内容由易到难,循序渐进。 本书强调理论与实践的有效结合，引入大量案例讲解算法，使读者可以在学习案例的基础上更好地学习算法和理论。 本书整体逻辑严密，各章节又相对独立，不仅包括传统的理论和方法，也融入了一些新的算法和比较流行的机器学习理论，使读者了解机器学习的新方向和新发展。 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编程基础，想学习机器学习、深度学习的高校计算机、人工智能专业学生和想研究人工智能方向的程序员。 用故事串联知识点，趣味性强 采用著名童话故事中的角色 王后 魔镜 白雪公主 小矮人 等，并设定故事情节推动知识点逐步展开，生动有趣，引人入胜，学习过程不枯燥。 注重实践，提升动手能力 用相对简单的Python语言作为工具进行机器学习实践,让读者一边学习每段代码的含义，一边实际动手编写代码，在反复尝试与调试过程中，逐步进入机器学习世界，并能够将学到的知识应用到实际工作中。 注重思考方式的培养 本书在写作时，没有一味地灌输知识点,没有特别追求代码的优雅性，而是通过角色对话、代码分析等，引导读者积极思考，深入理解知识点，有利于读者编程思维方式的养成。', '《机器学习基础：从入门到求职》的定位是帮助求职者快速入门并掌握机器学习相关的基础核心知识，降低学习成本，节省更多的时间。 但是《机器学习基础：从入门到求职》并未介绍如何求职、如何面试，而是把机器学习算法相关岗位的常见问题罗列在前言，读者可阅读前言后自行判断哪些方面需要提升，然后学习本书中的相关章节，带你走近机器学习求职的起点。', '（1）本书系统而详细地介绍了常用的机器学习模型。对于每个机器学习模型，介绍了模型的表示形式、目标函数（损失函数和正则项）、优化方法、模型评估和超参数调优、以及模型的应用案例。 （2）本书模型原理和优化方法中涉及的公式推导详尽，可极大程度减少读者额外的工作。 （3）本书案例分析中，选用了Kaggle平台上提供的数据，代码给出了机器学习项目的完整步骤，包括对数据的探索式分析、特征工程、模型训练、超参数调优和模型应用。', '上海交通大学特别研究员、*、百度算法专家、优酷首席科学家、谷歌机器学习开发者专家力荐教材，彻底解决机器学习的数学问题。', '152张图表，轻松掌握17种常用算法！没有复杂公式，零基础也可轻松读懂！1.全面 网罗有监督学习和无监督学习的17种算法，涉及回归、分类、降维、聚类等问题。2.直观 全彩图解，让原本抽象复杂的算法变得一目了然，方便读者快速了解各算法的特征，学会如何选择恰当的算法。3.易懂 几乎没有数学公式和统计术语，零基础也可轻松读懂。4.实现 各算法均用Python代码实现，基于Python 3.7版本，读者可下载配套代码资源，边试边学。', '1.机器学习面试宝典！微软全球执行副总裁、美国工程院院士沈向洋，《浪潮之巅》《数学之美》作者吴军，《计算广告》作者、科大讯飞副总裁刘鹏，联袂推荐！ 2.内容丰富：涵盖超过100道机器学习算法工程师的面试题目和解答，为算法工程师铺设一条快速通往目标的道路。 3.科学实用：大部分题目源于Hulu算法研究岗位的真实场景，让读者更好地了解应用机器学习的实际情况，帮助每个软件工程师成为自信的AI实践者。 4.知识全面：本书从特征工程、模型评估、降维等机器学习领域出发，构建一个算法工程师完整的知识体系。 5.应用广泛：本书通过生动的例子，展示了人工智能在生活中各种先进的应用，让读者更好地理解机器学习的价值与意义。', '本书全面介绍贝叶斯推理与机器学习，涉及基本概念、理论推导和直观解释，涵盖各种实用的机器学习算法，包括朴素贝叶斯、高斯模型、马尔可夫模型、线性动态系统等。本书在介绍方法的同时，强调概率层面的理论支持，可帮助读者加强对机器学习本质的认识，尤其适合想要学习机器学习中的概率方法的读者。', '本书适合机器学习、计算机安全、网络安全领域的研究人员、技术人员和学生阅读。', '本书面向生命组学数据特点，较为系统和深入地对组学机器学习的主要研究范式、适用场景、分析方法、理论思想进行介绍。结合相应组学挖掘的具体研究案例，向读者展示组学人工智能驱动的生命健康交叉研究的绚烂图景。']
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['林沛元 等', '周志华//王魏//高尉//张利军|责编:姚蕾', '小高知宏', '唐晨,付树军,徐岩编著', '编者:李轩涯//计湘婷//曹焯然|责编:贾斌', '汪荣贵', '孙家泽，王曙燕，路龙宾，田振洲，王红玉', '[阿根廷] Thomas Duriez [美]Steven L...', '肖睿 向成洪 徐圣林 于伦 王兰 陈祥 乔智', '杨娟', '吕云翔、马连韬、刘卓然、张凡、张程博', '吕云翔 王渌汀 袁琪 等编著', '编者:陈怡然//廖宁//杨倩//谢东亮|责编:王艳//雷鸿俊...', '汪荣贵,杨娟,薛丽霞', '黄海广', '雷明|责编:张涛', '编者:汪荣贵//杨娟//薛丽霞', '李光荣', '张宝昌、黄雷、丁嵘、王田', '(美)斯蒂芬・内格尔', '肖睿 段小手 刘世军 万文兵 王刚 赵璐华', '编者:苑城玮//王松//任光辉|责编:徐昕', '王磊,王晓东', '(印)M.戈帕尔|责编:杨博', '刘波 王荣秀 刘崇文 范兴容', '袁梅宇', '编者:张举华|责编:刘博//董素芹', '编者:星环科技人工智能平台团队...', '编者:Wengang Zhang//Hanlong Liu//L...', '(爱尔兰)约翰・D.凯莱赫(John D.Kelleher),(爱尔兰)布莱恩・', '[日]涌井良幸、涌井贞美|译者:杨瑞龙...', '编者:张举华|责编:刘博//董素芹...', '张军英', '川岛 贤', '陶玉婷', '国基北盛（南京）科技发展有限公司', '张威|责编:张春雨', '编者:张军英//杨利英|责编:高樱//陈韵...', '李彦夫、张晨', '胡清华 杨柳', '(美)杰瑞米・瓦特,(美)雷萨・博哈尼,(美)阿格洛斯・K.卡萨格罗斯', '周元哲', '赵卫东 董亮', '编者:艾旭升//李良//李春静|责编:贺志洪', '(西)佩德罗・拉腊尼亚加//戴维・阿蒂恩萨//哈维尔・迪亚兹・罗...', '张旭东', '(美)海特・萨拉赫|责编:杨静华|译者:邹伟...', '肖云鹏,卢星宇,许明 等', '(希)西格尔斯・西奥多里蒂斯...', '李凡长 钱旭培 著作', '赵卫东']
['本书融合了Matlab、线性代数、优化理论和机器学习算法，并介绍了算法实现和机器学习综合应用、机器学习和深度学习的工程应用等。本书深入浅出，难度适中，具有系统性、完整性、可阅读性、应用性和前瞻性，是一本很好的机器学习教材和人工智能参考书。', '经典算法、课程思政和实验实践“三位一体”，强化经典算法的理解和掌握，对经典算法做到“精”和“通”。以真实生活和科研数据作为研究对象，将理论和实践结合，带领读者在多个领域实践机器学习过程，透彻理解机器学习经典算法，掌握解决机器学习实际问题的很好实践！', '1.以操作实践为学习的切入点，而不是直接切入理论讲解。2.以任务为驱动，贯穿知识内容。3.充分考虑学习者的认知曲线，由浅入深，边讲边练边切入理论知识。4.通过项目实训训练技能的综合使用能力。', '以机器学习及其算法为主题，详细介绍了算法中涉及的数学理论。注重机器学习的实际应用，在理论介绍中穿插项目实例，帮助读者掌握机器学习研究的方法。8个综合项目案例，帮助读者理解和应用前面各章所学理论。', '本书强调基础知识与前沿研究的无缝衔接，从机器学习基础、深度学习理论与应用逐步深入，内容由易到难,循序渐进。 本书强调理论与实践的有效结合，引入大量案例讲解算法，使读者可以在学习案例的基础上更好地学习算法和理论。本书整体逻辑严密，各章节又相对独立，不仅包括传统的理论和方法，也融入了一些新的算法和比较流行的机器学习理论，使读者了解机器学习的新方向和新发展。本书可以作为计算机科学与技术、人工智能、智能科学与技术等专业的教学用书，也可以作为对机器学习感兴趣的读者的参考书。本书配套教学课件，读者可从清华大学出版社网站下载使用。', '"“您能否列举出一家国内外的对冲基金是靠机器学习算法挣钱的？”几年前，对于某些对冲基金来说，机器学习或许还是“不能说的秘密”。但现在看来，机器学习几乎已经成为行业的共识。接近没有使用过任何机器学习技术的头部量化对冲基金已经不存在。事实上，机器学习的相关人才在金融相关的就业市场上早已趋之若鹜。在投资领域，机器学习与资产定价的有效结合，助推了量化投资的发展。量化基金已经逐渐跻身投资市场的主流，很好的量化机构也都形成了自己鲜明的特色，而其背后都是海量的数据和神秘的模型。当下，以数据为基础的机器学习策略，不仅更具吸引力和成本效益，而且成为竞争优势的关键来源。通过经济学推理将机器学习方法引入实证和理论资产定价，无论对学界理论研究还是对业界投资务实，都具有深远影响。以人工智能、机器学习并', '1.以操作实践为学习的切入点，而不是直接切入理论讲解。2.以任务为驱动，贯穿知识内容。3.充分考虑学习者的认知曲线，由浅入深，边讲边练边切入理论知识。4.通过项目实训训练技能的综合使用能力。', '"本书内容丰富，覆盖面广，囊括了监督机器学习和无监督机器学习的主要内容。对模型所涉及的理论进行了深入浅出的介绍。提供了大量的习题。本书的习题不仅可以帮助读者理解相关的基本概念，而且还能帮助读者进一步熟悉机器学习模型的实现和使用过程。通过视频来介绍每一章的主要内容和习题，主便读者自学。注意培养读者良好的机器学习建模方法和对应用问题的抽象能力、编程能力。与计算机视觉，自然语言处理，深度学习等课程之间有良好的衔接支撑。"', '本教材内容设计遵循职业教育教学特点，培养人工智能领域人才为目标，先以开发工具入手，让读者对机器学习应用开发有个初步的感知，继而讲解了机器学习必不可缺的数据预处理知识，为后续算法的应用开发做好了充足的准备。最后通过八个项目，讲解了机器学习几个典型算法的原理及典型应用，帮助读者掌握机器学习算法的的应用开发，并应用到以后的工作实践中。本书配有教学PPT、项目源代码，微课视频，课后体系答案，方便老师教学，学生学习使用。', '入选清华大学本科优秀教材建设项目；深入浅出，涵盖面广，应用案例丰富，注重理论联系实际，体例新颖，教辅齐全。', '1.针对零基础。每个内容以典型的例子说明算法的应用环境、数据原理，公式的实现。2.给方法有演练。不仅给出传统的例子和代码，还给出模型以下三方面的内容：1）不同参数的结果，理解原理和模型的能力；2）公式的变种，达到举一反三。3）给出方法的典型应用。3.通俗易懂。目标是让只有大学本科教育基础的人，能在第一次阅读能明白60%，第二次能明白90%。4.资源丰富。教学PPT、源代码、教学大纲、教案、习题解答，还有重要知识点的微课讲解等。', '1.本书由三位美国西北大学教授共同撰写，分享他们多年积累的课程教学和实践经验。该教材获得多个有名大学专家教授联袂推荐。2.该书英文版配套了丰富的教辅资源，包括示例代码、数据集、幻灯片和习题解答。需要使用本书作为教材的教师可以向剑桥大学出版社北京代表处申请[email protected]，或者在网上www.cambridge.org/watt申请。3.本书可作为大学相关专业的教材，既适合相关专业的本科生和研究生，又适合相关领域的工程师和研究人员。', 'Python和机器学习是当今信息领域的热门领域，众多高校开设Python学习。本书以Python为基础，使用sklearn平台，封装了众多机器学习算法，回避了烦琐的数学理论知识 ，对于初学者而言，易于上手实践，能尽快对机器学习有初步认识，提早入门。本书具有如下特点：1、代码详解：区别于市场上众多机器学习教材“重理论轻代码”，往往只是给出伪代码，而本书的代码都是采用Python实现，使用sklearn平台使得机器学习算法具有实践性，从而便于学生更快地掌握机器学习的思想，加速学生入门的过程。2、突出实用性。针对每个机器学习算法都有相关案例。', '"机器学习具有多学科交叉的特点，是当前学术界和工业界均关注的热点领域，其应用范围十分广泛，已经成为一种解决诸多问题的有效工具。本书以理工科高年级本科生和低年级研究生的基础知识为立足点，以面向工程应用为目标，是一本综合性的机器学习教程。本书既反映机器学习的基础知识和经典方法，又重视深度学习和强化学习的知识内容，使读者不仅能在机器学习领域打下坚实的基础，同时也可以利用所学知识解决遇到的实际问题并进入学科前沿。本书的主要内容包括：? 机器学习理论概述；? 机器学习的统计与优化基础；? 基本回归与分类学习算法；? 支持向量机；? 决策树与集成学习；? 无监督学习算法；? 神经网络与深度学习；? 深度学习专题（GAN、Transformer等）；? 强化学习与深度强化学习。教学资源? 微课视频? 教学大纲? 教学课件? 习题解答"', 'l本书内容全面丰富，通过本书，学习者将初步理解主流的机器学习算法，并且可以用机器学习技术解决现实生活中的问题。l内容编排和讲解围绕培养初学者入门机器学习，具有大量的案例和图解来讲解知识点及其应用，并给出详细分析和讨论。l本书配套的视频资源已经在中国大学慕课开放，首轮开课就达到1.1万人学习。l本书提供了教学大纲、教学进度、教学课件，并提供习题解答，同时提供了练习代码，可作为本科生、硕士生的教材，也可以作为专科生实践课教材。', '1.作者与多家知名企业合作，开展了多项机器学习数据分析的项目，积累了详细的分析案例。2.作者是国内早期研究商务智能的学者之一（2001 年起），在国内也是较早开设商务智能等数据分析课程（2003 年起），有一定的影响力。']
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[' 机器学习(Python实践) ', ' 机器学习与深度学习算法基础 ', ' 机器学习案例实战（第2版） ', ' 机器学习 清华大学出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！', ' 机器学习算法(MATLAB版) 科学出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！', ' 机器学习实战之网络安全分析 ', ' 机器学习(数据科学与大数据技术专业系列规划教材) ', ' 机器学习的数学+白话机器学习的数学 ', ' 机器学习中的基本算法(科学出版社十三五普通教育本科规划教材) ', ' 机器学习 东南大学出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！', ' 机器学习技术(高职高专计算机类专业规划教材)/人工智能技术服务系列 ', ' 机器学习技术 电子工业出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！', ' 机器学习实战(基于Sophon平台的机器学习理论与实践)/工业和信息化领域急需紧缺人才大 ', ' 机器学习案例驱动教程 电子工业出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！', ' 机器学习的煤与瓦斯突出前兆识别方法研究 中国矿业大学出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！', ' 机器学习原理与实战 人民邮电出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！', ' 机器学习互联网业务安全实践 ', ' 机器学习基础(原理算法与实践) ', ' 机器学习理论与应用 机械工业出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！', ' 机器学习与经济大数据分析 基于Python实现 北京大学出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！', ' 机器学习实践 第2版 清华大学出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！', ' 机器学习基础教程/高等学校人工智能教育丛书 ', ' 机器学习基础教程 西安电子科技大学出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！', ' 机器学习基础(从入门到求职) ', ' 机器学习常用算法速查手册 ', ' 机器学习(基于约束的方法)/智能科学与技术丛书 机械工业出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！', ' 机器学习数学基础 科学出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！', ' 机器学习测试入门与实践 艾辉 软件测试教程书籍 AI自动化测试 性能测试 安全测试大数据测试 ', ' 机器学习（第2版） ', ' 机器学习(数据科学与大数据技术专业系列规划教材) ', ' 机器学习(贝叶斯和优化方法英文版)(精)/经典原版书库 ', ' 机器学习入门与实战(微课版) 电子工业出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！', ' 机器学习与Python实践 西安电子科技大学出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！', ' 机器学习Python实战 人民邮电出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！', ' 机器学习与股票择时 首都经济贸易大学出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！', ' 机器学习的综合基础(英文版) ', ' 机器学习理论与实践 北京交通大学出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！', ' 机器学习在构造煤分布预测中的应用研究 中国矿业大学出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！', ' 机器学习 第2版 人民邮电出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！', ' 机器学习及其应用(英文版)/国外计算机科学教材系列 ', ' 机器学习及其应用(英文版) 电子工业出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！', ' 基于机器学习的轴承智能健康预警与故障预测 ', ' 统计机器学习及R实现 理论知识与算法实现相融合，代码详尽，易上手、易扩展！', ' Python编程从数据分析到机器学习实践（微课视频版）利用python进行数据分析 精益数据分析 深入浅出数据分析 py 手机扫码看608分钟同步视频讲解+全书源代码+PPT课件+习题实验，Python3.7编程进阶图书，人工智能、机器学习、数据处理、科学计算、云开发、网络爬虫', ' 机器学习及Python应用+机器学习及R应用 陈强 2册 高等教育出版 ', ' 量子机器学习及区块链技术导论 ', ' MATLAB机器学习：人工智能工程实践（原书第2版） 真正把MATLAB内在优势和和机器学习紧密结合的著作，源码完整，由浅入深，帮你解决具体工程问题。在前版基础上，进一步增加了对神经网络和深度学习的原理介绍及其工程应用的实践。', ' 【新华书店旗舰店】机器学习基础 原理、算法与实践,袁梅宇,清华大学出版社 全国五仓就近发货85%城市次日达！团购优惠咨询：13284178503', ' 【新华书店自营】机器学习(基于约束的方法)/智能科学与技术丛书,机械工业出版社 全国五仓就近发货80%城市次日达！团购优惠咨询：18340637603', ' 【新华书店总店】机器学习,清华大学出版社 全国五仓就近发货85%城市次日达！团购优惠咨询：13284178503', ' 机器学习 【正版图书】 【店主推荐，正版书放心购买，可开发票】', ' 机器学习与智能决策支持系统【正版保证】 【店主推荐，正版书放心购买，可开发票】', ' 机器学习（PythonsklearnTensorFlow20） 微课视频版 王衡军 【正版图书】 【店主推荐，正版书放心购买，可开发票】', ' 【新华书店总店】机器学习入门――基于Sklearn,清华大学出版社 全国五仓就近发货85%城市次日达！团购优惠咨询：13284178503', ' 【新华书店自营】机器学习算法与应用(Python版),清华大学出版社 全国五仓就近发货80%城市次日达！团购优惠咨询：18340637603', ' 机器学习 (英文版) 【正版保证】 【店主推荐，正版书放心购买，可开发票】', ' 【新华书店自营】机器学习算法与应用,清华大学出版社 全国五仓就近发货80%城市次日达！团购优惠咨询：18340637603', ' 机器学习算法原理与编程实践 【正版保证】 【店主推荐，正版书放心购买，可开发票】', ' 机器学习实战【正版保证】 【店主推荐，正版书放心购买，可开发票】', ' 【新华书店总店】机器学习(Python实现),清华大学出版社 全国五仓就近发货85%城市次日达！团购优惠咨询：13284178503']
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['¥59.00', '¥89.00', '¥59.80', '¥59.80', '¥98.00', '¥89.00', '¥59.80', '¥168.00', '¥88.00', '¥148.00', '¥44.00', '¥44.00', '¥79.00', '¥49.00', '¥36.00', '¥59.80', '¥128.00', '¥69.00', '¥49.80', '¥65.00', '¥59.00', '¥35.00', '¥35.00', '¥89.00', '¥88.00', '¥119.00', '¥89.00', '¥118.00', '¥89.80', '¥59.80', '¥269.00', '¥38.00', '¥55.00', '¥49.80', '¥45.00', '¥37.00', '¥59.00', '¥36.00', '¥89.80', '¥129.00', '¥129.00', '¥135.00', '¥49.80', '¥99.80', '¥157.00', '¥79.00', '¥89.00', '¥69.00', '¥238.00', '¥59.80', '¥49.90', '¥98.00', '¥136.00', '¥69.00']
['魏贞原', '编者:贾壮|责编:张云静', '赵卫东', '马昌凤,柯艺芬,谢亚君', '(印)托尼・托马斯//阿西拉・P.维贾亚拉哈万//萨布・艾曼纽|...', '编者:赵卫东//董亮', '[日]立石贤吾|译者:郑明智', '编者:范丽亚|责编:王丽平//孙翠勤...', '王贝伦', '编者:艾旭升//李良//李春静|责编:贺志洪...', '艾旭升', '编者:星环科技人工智能平台团队', '张霞', '闫秋艳', '何伟，张良均主编', '王帅//吴哲夫', '袁梅宇', '乔景慧', '刘征驰 编著', '李轩涯、计湘婷、曹焯然', '编者:姚舜才//孙传猛|责编:宁晓蓉...', '姚舜才', '编者:胡欢武', '(美)马特・哈里森|责编:刘炽|译者:杜春晓...', '(意大利)马可・戈里', '赵建容', '艾辉', '赵卫东 董亮', '(希)西格尔斯・西奥多里蒂斯', '王志', '柳毅', '张松慧 陈丹', '邱月', '编者:张军英//杨利英|责编:高樱//陈韵', '王新,陈同俊', '(印)M.戈帕尔|责编:杨博', '(印)M.戈帕尔(M.Gopal)', '毛文涛', '孙德山', '刘瑜 著', '陈强', '杨毅 等', '[美]迈克尔・帕拉斯泽克（Michael Paluszek）斯蒂芬妮・托马斯', '佚名', '[美]米歇尔（Mitchell T.M.', '倪志伟 杨善林', '王衡军', 'TomM.Mitchell', '唐晨,付树军,徐岩编著', '郑捷', '[美]Peter Harrington']
['《机器学习》有两大特色。一是注重实践，书中每个算法都包括算法原理、算法步骤、实战讲解和实验练习几部分，读者通过实战可以加深对算法的理解，提高应用算法来解决问题的能力。二是注重入门基础，本书逐一讲解模型评估、分类问题、回归问题、聚类问题、降维问题这几大类机器学习的基础算法，帮助读者筑牢机器学习的理论根基，此后遇到相关问题都可以通过这几类算法及其组合来解决。', '机器学习是人工智能的一个重要分支与核心研究内容，是目前实现人工智能的一条重要途径。机器学习的研究工作发展很快，其应用已遍及人工智能的各个领域，如数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、智能机器人等，也涌现出了很多机器学习库，帮助开发者搭建一个机器学习模型。本书以Python语言中专门针对机器学习应用而发展起来的Scikit-learn（0.22.2）库为基础，结合机器学习前辈们的经验，用6个真实数据的案例引入数据分析、分类、回归、聚类、特征降维和异常检测6个任务，帮助读者以最快的速度掌握机器学习开发的实战技能。', '1.将Python基础与机器学习常用编程库精炼整合，帮助零基础读者更快地学会使用Python进行机器学习。2.以实现机器学习流程的各个步骤为导向，介绍了如何从零开始构建机器学习应用所需的推荐技能3.设计思路以应用为导向，让读者明确如何利用所学知识来解决问题，通过课后练习巩固所学知识，使读者真正理解并能够应用所学知识4.提供PPT课件、教学大纲、教学进度表等教学资源', '本书是一本以Python语言为工具，融合数学、信息科学与经济学等多领域知识的交叉学科教材。本书有以下特点：・ 将机器学习建模思想分散融入各类数学模型中。例如，将“模型拟合”融入线性回归，将“模型评估”融入逻辑回归，将“核函数”融入支持向量机，将“集成学习”融入决策树????帮助读者体会隐藏于模型背后的机器学习建模核心思想，有效提高学习效率。・ 注重模型原理、代码实现与应用场景的紧密结合。对于每个机器学习模型，先以一个简洁例子引入其应用场景，再通过数学建模介绍算法内在逻辑并辅以核心代码实现，最后结合实际场景展示模型应用效果，达到理论、技术、应用的融会贯通。・ 配备丰富数字资源。各章均配有习题答案、插图原图以及教辅资源，既便于教师备课和授课，也有利于学生课后进一步领会和练习书中内容。此外，本', '本书是基于Python以及飞桨（PaddlePaddle）深度学习框架的实践性机器学习入门教程，理论翔实，实用性极强。', '项目任务驱动，实践案例丰富； 活页式教材，配套课程资源丰富； 融入职业素养教育，学习门槛低；Python语言编写，符合主流市场；图解式教学，让高深的技术知识寓教于乐', '《机器学习理论与实践》弱化了公式推导与复杂的算法、原理，更着重介绍算法的应用，为每一个模型均配备了编程实例，以便读者能掌握运用理论解决实际问题的方法。', '（1）作者来自复旦大学，在国内具有一定的影响力，常举办相关的培训和讲座。（2）教材难度适中、系统性强，内容基本覆盖了机器学习和深度学习的核心内容，深入浅出，适合初学者。知识与时俱进，进行了更新。（3）教材配套资料齐全，包括对应的PPT、数据素材、程序源代码、测试题等，另外还提供配套的视频。（4）实践指导性强。作者结合20多家企业的实战合作项目实践，提供300多道原创的选择题、填空和判断题。还有40多个实战案例供读者实验和实训。（5）工信部“十四五”规划教材。', '"本书适合作为高等院校计算机、电子信息等专业的机器学习方面的本科生高年级或研究生的双语课程的教材，也可以作为相关领域工程技术人员学习机器学习理论并进行应用的参考书。提供解决实际问题的应用实例；"', '本书详细讲解了统计机器学习与R语言相关专业知识，配套资源丰富', '机器语言众多，为什么学Python? Python是人工智能和机器学习的*编程语言: 1. 拥有众多出色的第三方库，与操作系统完美集成。 2. 提供社区支持，增加了其在数据科学和科学计算中的应用。 3. 是一门理想的集成语言、 胶水 语言,将各种技术绑定在一起。 4. 代码简洁，容易阅读和学习,准入门槛低。 5. 是高级的脚本语言，更适合AI和机器学习。 6. 是功能强大的解释型编程语言，高效率的高层数据结构，能够简单而有效地实现面向对象编程。 7. 良好的可视化选项，提供了一些很好的可视化工具。 8. *重要和*受欢迎的直接原因是，其Numpy和Scipy库能够支持Scikit-Learn这样的项目，这几乎是目前解决机器学习问题所需的标准配置。 《Python编程从数据分析到机器学习实践（微课视频版）》是继《Python编程从零基础到项目实战（微课视频版）》之后的Python编程进阶图书，主要', '读者对象：具有MATLAB使用基础的大专院校工程专业学生、研究者和从业工程师 1、本书提供所有示例的源代码下载（ 关注 华章计算机 公号回复 MATLAB 获取 ），读者可在MATLAB中文社区论坛：http://www.ilovematlab.cn/forum-265-1.html 与译者互动交流； 2、由浅入深，不常接触数学理论的读者也可以轻松理解书中内容，书中分析了包括自动驾驶、飞机智能控制等工程应用问题并给出解决方案，该书的写作得到MathWorks公司官方图书计划的支持并收录其中； 3、在上一版的基础上，进一步增加了对神经网络和深度学习的原理介绍及其工程应用的实践； 4、帮你学习机器学习在工程方面的应用，在真实场景中，将算法应用于工程实践。', '《机器学习》有两大特色。一是注重实践，书中每个算法都包括算法原理、算法步骤、实战讲解和实验练习几部分，读者通过实战可以加深对算法的理解，提高应用算法来解决问题的能力。二是注重入门基础，本书逐一讲解模型评估、分类问题、回归问题、聚类问题、降维问题这几大类机器学习的基础算法，帮助读者筑牢机器学习的理论根基，此后遇到相关问题都可以通过这几类算法及其组合来解决。', '《机器学习的／计算机科学丛书》展示了机器学习的中核心的算法和理论，并阐明了算法的运行过程。《机器学习的／计算机科学丛书》综合了许多的研究成果，例如统计学、人工智能、哲学、信息论、生物学、认知科学、计算复杂性和论等，并以此来理解问题的背景、算法和其中的隐含假定。《机器学习的／计算机科学丛书》可作为计算机专业本科生、研究生教材，也可作为相关领域研究人员、教师的参考书。', '机器学习的的研究不仅是人工智能研究的重要问题，而且已成为计算机科学与技术的核心问题之一。智能决策支持系统是将人工智能技术引入决策支持系统而形成的一种新型信息系统。本书首先研究了机器学习的的基本概念，在此基础上，详细研究了归纳学习的、范例推理、粗糙集、遗传算法等经典学习的方法 本书后半部分首先介绍了智能决策支持系统的有关概念，接着详细探讨了基于几类具体机器学习的技术的智能决策支持系统，不仅研究了基于机器学习的的智能决策支持系统的框架结构，而且针对各种不同的机器学习的技术，研究了具体的智能决策支持系统，包括 基于神经网络的智能决策支持系统，基于范例推理的智能决策支持系统，基于遗传算法的智能决策支持系统，基于归纳学习的的智能决策支持系统，基于粗糙集的智能决策支持系统，并就*机器学习的', 'Python和机器学习是当今信息领域的热门领域，众多高校开设Python学习。本书以Python为基础，使用sklearn平台，封装了众多机器学习算法，回避了烦琐的数学理论知识 ，对于初学者而言，易于上手实践，能尽快对机器学习有初步认识，提早入门。本书具有如下特点：1、代码详解：区别于市场上众多机器学习教材“重理论轻代码”，往往只是给出伪代码，而本书的代码都是采用Python实现，使用sklear', '本教材内容设计遵循职业教育教学特点，培养人工智能领域人才为目标，先以开发工具入手，让读者对机器学习应用开发有个初步的感知，继而讲解了机器学习必不可缺的数据预处理知识，为后续算法的应用开发做好了充足的准备。最后通过八个项目，讲解了机器学习几个典型算法的原理及典型应用，帮助读者掌握机器学习算法的的应用开发，并应用到以后的工作实践中。本书配有教学PPT、项目源代码，微课视频，课后体系答案，方便老师教学，', '机器学习的这门学科研究的是能通过经验自动改进的计算机算法，其应用从数据挖掘程序到信息过滤系统，再到自动机工具，已经很丰富。机器学习的从很多学科吸收了成果和概念，包括人工智能、概论论与数理统计、哲学、信息论、生物学、认知科学和论等，并以此来理解问题的背景、算法和算法中的隐含假定。本书展示了机器学习的中的核心算法和理论，并阐明了算法的过行过程。书中主要涵盖了目前机器学习的中各种最实用的理论和算法，包括概念学习的、决策树、神经网络、贝叶斯学习的、基于实例的学习的、遗传算法、规则学习的、基于解释的学习的和增强学习的等。对每一个主题，作者不仅进行了十分详尽和直观的解释，还给出了实用的算法流程。本书被卡内基梅隆等许多大学作为机器学习的课程的教材。机器学习的这门学科研究的是能通过经验自动', '本书融合了Matlab、线性代数、优化理论和机器学习算法，并介绍了算法实现和机器学习综合应用、机器学习和深度学习的工程应用等。本书深入浅出，难度适中，具有系统性、完整性、可阅读性、应用性和前瞻性，是一本很好的机器学习教材和人工智能参考书。', '《机器学习的算法原理与编程实践》是机器学习的原理和算法编码实现的基础性读物，内容分为两大主线 单个算法的原理讲解和机器学习的理论的发展变迁。算法除包含传统的分类、聚类、预测等常用算法之外，还新增了深度学习的、贝叶斯网、隐马尔科夫模型等内容。对于每个算法，均包括提出问题、解决策略、数学推导、编码实现、结果评估几部分。数学推导力图做到由浅入深，深入浅出。结构上数学原理与程序代码一一对照，有助于降低学习的门槛，加深公式的理解，起到推广和扩大机器学习的的作用。', '机器学习的是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向，在现今的大数据时代背景下，捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式，成为各行业求生存、谋发展的决定性手段，这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目。《机器学习的实战》主要介绍机器学习的基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习的算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树（CART）算法等。第三部分则重点介绍无监督学习的及其一些主要算法 k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习的算法的一些附属工具。《机器学习的实战》通过精心编排的实例，切入日常工作任务，摒弃学术化语言，利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统', '经典算法、课程思政和实验实践“三位一体”，强化经典算法的理解和掌握，对经典算法做到“精”和“通”。以真实生活和科研数据作为研究对象，将理论和实践有机结合，带领读者在多个领域实践机器学习过程，透彻理解机器学习经典算法，掌握解决机器学习实际问题的很好实践！']
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['¥176.00', '¥98.00', '¥138.00', '¥59.90', '¥119.60', '¥68.00', '¥59.80', '¥119.00', '¥68.00', '¥208.00', '¥59.90', '¥52.18', '¥49.90', '¥99.00', '¥79.00', '¥99.80', '¥108.00', '¥39.00', '¥68.00', '¥59.00', '¥39.00', '¥69.00', '¥79.00', '¥72.00', '¥59.00', '¥79.00']
['李凡长 钱旭培 著作', '[美] Peter Harrington 著,李锐,李鹏,', '周志华', '[英] 弗拉赫(Peter Flach)', '肖云鹏 等 著', '倪志伟 杨善林', '[法]奥雷利安・杰龙（Aurélien', '李博', '[美]Peter Harrington', '[加]Hong Song Lin（洪松林', '[美]迈克尔・贝耶勒（Michael B', '(英) 弗拉赫(Peter Flach)', '李克清、时允田', '汤凌冰', '[美]米歇尔（Mitchell T.M.', '袁梅宇', '郑捷', '米罗斯拉夫.库巴特 王勇 译', 'Drew、John Myles Whit', '(土耳其)Ethem Alpaydin 著,范明 等译', '王磊,王晓东', '佚名', '苑城玮', '肖睿,段小手,刘世军,万文兵,王刚... 著', '[意大利]马可・戈里(MarcoGori)', '编者:苑城玮//王松//任光辉|责编:徐昕', '编者:Wengang Zhang//Hanlong Liu//L...', '姚捃、刘华春、侯向宁', '王兴梅', '周元哲', '张敏灵、胡清华、李宇峰', '许铁', '周志华 等', '王贺,刘鹏,钱乾', '李克清,时允田 著', '陈淑燕,马永锋,乔凤祥 编', '(美)兰兹 著,李洪成,许金炜,李舰 译', '[阿根廷]鲁道夫・邦宁（Rodolfo Bonnin）', '周文安', '倪宣明 等', '[法]奥雷利安・杰龙（AurélienGéron）,宋能辉,', '杜世强']
['介绍并实现机器学习的主流算法 面向日常任务的高效实战内容 《机器学习实战》没有从理论角度来揭示机器学习算法背后的数学原理，而是通过“原理简述 问题实例 实际代码 运行效果”来介绍每一个算法。学习计算机的人都知道，计算机是一门实践学科，没有真正实现运行，很难真正理解算法的精髓。这本书的好处就是边学边用，非常适合于急需迈进机器学习领域的人员学习。实际上，即使对于那些对机器学习有所了解的人来说，通过代码实现也能进一步加深对机器学习算法的理解。 《机器学习实战》的代码采用Python语言编写。Python代码简单优雅、易于上手，科学计算软件包众多，已经成为不少大学和研究机构进行计算机教学和科学计算的语言。相信Python编写的机器学习代码也能让读者尽快领略到这门学科的精妙之处。', '介绍并实现机器学习的主流算法 面向日常任务的高效实战内容 《机器学习实战》没有从理论角度来揭示机器学习算法背后的数学原理，而是通过“原理简述 问题实例 实际代码 运行效果”来介绍每一个算法。学习计算机的人都知道，计算机是一门实践学科，没有真正实现运行，很难真正理解算法的精髓。这本书的好处就是边学边用，非常适合于急需迈进机器学习领域的人员学习。实际上，即使对于那些对机器学习有所了解的人来说，通过代码实现也能进一步加深对机器学习算法的理解。 《机器学习实战》的代码采用Python语言编写。Python代码简单优雅、易于上手，科学计算软件包众多，已经成为不少大学和研究机构进行计算机教学和科学计算的语言。相信Python编写的机器学习代码也能让读者尽快领略到这门学科的精妙之处。', '《机器学习》内容全面；结构合理；叙述清楚；深入浅出。人工智能领域中文的开山之作！', '本书是迄今市面上内容全面的机器学习教材之一，书中汇集了所有用于理解、挖掘和分析数据的先进方法，并且通过数百个精选实例和解说性插图，直观而准确地阐释了这些方法背后的原理，内容涵盖了机器学习的构成要素和机器学习任务、逻辑模型、几何模型、统计模型，以及矩阵分解、ROC分析等时下热点话题。 本书不仅内容丰富，而且图文并茂，无论是新手还是有经验的读者都能从中获益。', '机器学习的的研究不仅是人工智能研究的重要问题，而且已成为计算机科学与技术的核心问题之一。智能决策支持系统是将人工智能技术引入决策支持系统而形成的一种新型信息系统。本书首先研究了机器学习的的基本概念，在此基础上，详细研究了归纳学习的、范例推理、粗糙集、遗传算法等经典学习的方法 本书后半部分首先介绍了智能决策支持系统的有关概念，接着详细探讨了基于几类具体机器学习的技术的智能决策支持系统，不仅研究了基于机器学习的的智能决策支持系统的框架结构，而且针对各种不同的机器学习的技术，研究了具体的智能决策支持系统，包括 基于神经网络的智能决策支持系统，基于范例推理的智能决策支持系统，基于遗传算法的智能决策支持系统，基于归纳学习的的智能决策支持系统，基于粗糙集的智能决策支持系统，并就*机器学习的', '本书主要分为两个部分。*部分为第章到第8章，涵盖机器学习的的基础理论知识和基本算法――从线性回归到随机森林等，帮者掌握Scikit-Learn的常用方法 第二部分为第9章到第6章，探讨深度学习的和常用框架TensorFlow，一步一个脚印地带领读者使用TensorFlow搭建和训练深度神经网络，以及卷积神经网络。', '本书主要分为两个部分。*部分为第章到第8章，涵盖机器学习的的基础理论知识和基本算法――从线性回归到随机森林等，帮者掌握Scikit-Learn的常用方法 第二部分为第9章到第6章，探讨深度学习的和常用框架TensorFlow，一步一个脚印地带领读者使用TensorFlow搭建和训练深度神经网络，以及卷积神经网络。', '机器学习的是一门多领域交衩学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度等多门学科，专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习的行为。机器学习的是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。本书通过对机器学习的的背景知识、算法流程、相关工具、实践案例以及知识图谱等内容的讲解，全面介绍了机器学习的的理论基础和实践应用。书中涉及机器学习的领域的多个典型算法，并详细给出了机器学习的的算法流程。本书适合任何有一定数据功底和编程基础的读者阅读。通过阅读本书，读者不仅可以了解机器学习的的理论基础，也可以参照一些典型的应用案例拓展自己的专业技能。同时，本书也适合计算机相关专业的学生以及对人工智能和机器学习的感兴趣的读者阅读。', '机器学习的的研究不仅是人工智能研究的重要问题，而且已成为计算机科学与技术的核心问题之一。智能决策支持系统是将人工智能技术引入决策支持系统而形成的一种新型信息系统。本书首先研究了机器学习的的基本概念，在此基础上，详细研究了归纳学习的、范例推理、粗糙集、遗传算法等经典学习的方法 本书后半部分首先介绍了智能决策支持系统的有关概念，接着详细探讨了基于几类具体机器学习的技术的智能决策支持系统，不仅研究了基于机器学习的的智能决策支持系统的框架结构，而且针对各种不同的机器学习的技术，研究了具体的智能决策支持系统，包括 基于神经网络的智能决策支持系统，基于范例推理的智能决策支持系统，基于遗传算法的智能决策支持系统，基于归纳学习的的智能决策支持系统，基于粗糙集的智能决策支持系统，并就*机器学习的', '机器学习的是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向，在现今的大数据时代背景下，捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式，成为各行业求生存、谋发展的决定性手段，这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目。《机器学习的实战》主要介绍机器学习的基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习的算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树（CART）算法等。第三部分则重点介绍无监督学习的及其一些主要算法 k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习的算法的一些附属工具。《机器学习的实战》通过精心编排的实例，切入日常工作任务，摒弃学术化语言，利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统', '本书作者曾在北美多家智能专业公司任架构师，有20年数据挖掘、机器学习的方面的设计、开发、管理经验。他结合自己多年的行业经历，总结了自己在机器学习的方面的知识和实际工程中的经验，提供了大量一线资料。本书不仅介绍了机器学习的中的常用算法，而且给出了具体实施环境和经验总结。重点介绍了相关算法，包括 相关因子算法、聚类算法、分类算法、回归与测试算法等。不仅列举了详细示例，还介绍了算法在工程实践中的具体应用，特别是总结了自己独特的一些算法，例如矢量相关的因子选择算法、秩和相关因子选择算法、密度分布聚类算法、概率特征模型算法等。重点剖析了医药学领域的应用。', '本书是一本基于OpenCV和Python的机器学习的实战手册，既详细介绍机器学习的及OpenCV相关的基础知识，又通过具体实例展示如何使用OpenCV和Python实现各种机器学习的算法，并提供大量示列代码，可以帮助你掌握机器学习的实用技巧，解决各种不同的机器学习的和图像处理问题。全书共2章，第章简要介绍机器学习的基础知识，并讲解如何安装OpenCV和Python工具 第2章展示经典的机器学习的处理流程及OpenCV和Python工具的使用 第3章讨论监督学习的算法，以及如何使用OpenCV实现这些算法 第4章讨论数据表示和特征工程，并介绍OpenCV中提供的用于处理图像数据的常见特征提取技术 第5章展示如何使用OpenCV构建决策树进行医疗诊断 第6章讨论如何使用OpenCV构建支持向量机检测行人 第7章介绍概率论，并展示如何使用贝叶斯学习的实现垃圾邮件过滤 第8章讨论一些非监督学习的算法 第9', '《机器学习的》是全面的机器学习的教材之一。书中首先介绍了机器学习的的构成要素（任务、模型、特征）和机器学习的任务，接着详细分析了逻辑模型（树模型、规则模型）、几何模型（线性模型和基于距离的模型）和概率模型，然后讨论了特征、模型的集成，以及被机器学习的研究者称为“实验”的方法。作者不仅使用了已有术语，还引入了一些新的概念，同时提供了大量精选的示例和岔图解说。', '本书详细地介绍了机器学习的的基本原理，并采用“原理简述+问题实例+实际代码+运行结果”的模式介绍常用算法。全书共章，主要包括决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习的、聚类、降维等内容。', '《机器学习的在量化投资中的应用研究》是国内少有的研究机器学习的在量化投资中应用的专著。主要运用多层感知器神经网络、广义自回归神经网络、模糊神经网络与支持向量机对证券时间序列进行回归分析。特别是在支持向量机框架下构造了小波、流形小波与样条小波三种核函数，并在此基础上建立了股指收益与波动预测两类新的量化投资模型。与经典高斯核相比，具备多分辨分析特性的新模型能较好地捕捉曲线性状，各预测指标在模拟数据与真实数据上均占优，表明其具有良好的适用性与有效性。《机器学习的在量化投资中的应用研究》可供计算机、信息管理与金融类专业高年级本科生与研究生使用，也可供从事机器学习的技术与应用研究的科研人员、金融市场数据分析人员以及机器学习的软件开发人员参考。', '《机器学习的／计算机科学丛书》展示了机器学习的中核心的算法和理论，并阐明了算法的运行过程。《机器学习的／计算机科学丛书》综合了许多的研究成果，例如统计学、人工智能、哲学、信息论、生物学、认知科学、计算复杂性和论等，并以此来理解问题的背景、算法和其中的隐含假定。《机器学习的／计算机科学丛书》可作为计算机专业本科生、研究生教材，也可作为相关领域研究人员、教师的参考书。', '《机器学习的算法原理与编程实践》是机器学习的原理和算法编码实现的基础性读物，内容分为两大主线 单个算法的原理讲解和机器学习的理论的发展变迁。算法除包含传统的分类、聚类、预测等常用算法之外，还新增了深度学习的、贝叶斯网、隐马尔科夫模型等内容。对于每个算法，均包括提出问题、解决策略、数学推导、编码实现、结果评估几部分。数学推导力图做到由浅入深，深入浅出。结构上数学原理与程序代码一一对照，有助于降低学习的门槛，加深公式的理解，起到推广和扩大机器学习的的作用。', '《机器学习的导论》是一本浅显易懂的机器学习的入门教材，它以理论与实际相结合的方式全面地涵盖了主流的机器学习的理论与技术。全书共7章，介绍了贝叶斯分类器、近邻分类器、线性与多项式分类器、人工神经网络、决策树、基于规则集的分类器、遗传算法等经典的机器学习的方法，对计算学习的理论、性能评估、统计显著性等进行了讨论。讲解了集成学习的、多标签学习的、无监督学习的和强化学习的等重要的机器学习的领域。本书还通过大量的应用实例，阐述了机器学习的技术的许多应用技巧。每章结尾对相关机器学习的工作都进行了历史简评，并附有练习的、思考题和上机实验。', '机器学习的是一门多领域交衩学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度等多门学科，专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习的行为。机器学习的是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。本书通过对机器学习的的背景知识、算法流程、相关工具、实践案例以及知识图谱等内容的讲解，全面介绍了机器学习的的理论基础和实践应用。书中涉及机器学习的领域的多个典型算法，并详细给出了机器学习的的算法流程。本书适合任何有一定数据功底和编程基础的读者阅读。通过阅读本书，读者不仅可以了解机器学习的的理论基础，也可以参照一些典型的应用案例拓展自己的专业技能。同时，本书也适合计算机相关专业的学生以及对人工智能和机器学习的感兴趣的读者阅读。', 'O’ReillyMedia通过图书、杂志、在线服务、调查研究和会议等方式传播创新知识。自978年开始，O’Reilly一直都是前沿发展的见证者和推动者。超级极客们正在开创着未来，而我们关注真正重要的技术趋势――通过放大那些“细微的信号”来刺激社会对新科技的应用。作为技术社区中活跃的参与者，O’Reilly的发展充满了对创新的倡导、创造和发扬光大。O’Reilly为软件开发人员带来革命性的“动物书” 创建个商业网站（GNN） 组织了影响深远的开放源代码峰会，以至于开源软件运动以此命名 创立了Make杂志，从而成为DIY革命的主要先锋 公司一如既往地通过多种形式缔结信息与人的纽带。O’Reilly的会议和峰会集聚了众多超级极客和高瞻远瞩的商业，共同描绘出开创新产业的革命性思想。作为技术人士获取信息的选择，O’Reilly现在还将先锋专家的知识传递给普通的计算机用', '《机器学习的算法原理与编程实践》是机器学习的原理和算法编码实现的基础性读物，内容分为两大主线 单个算法的原理讲解和机器学习的理论的发展变迁。算法除包含传统的分类、聚类、预测等常用算法之外，还新增了深度学习的、贝叶斯网、隐马尔科夫模型等内容。对于每个算法，均包括提出问题、解决策略、数学推导、编码实现、结果评估几部分。数学推导力图做到由浅入深，深入浅出。结构上数学原理与程序代码一一对照，有助于降低学习的门槛，加深公式的理解，起到推广和扩大机器学习的的作用。', '本书主要分为两个部分。*部分为第章到第8章，涵盖机器学习的的基础理论知识和基本算法――从线性回归到随机森林等，帮者掌握Scikit-Learn的常用方法 第二部分为第9章到第6章，探讨深度学习的和常用框架TensorFlow，一步一个脚印地带领读者使用TensorFlow搭建和训练深度神经网络，以及卷积神经网络。', '全面讨论机器学习方法和技术，层次合理、叙述清晰、难度适中。 涵盖了经典的机器学习算法和理论，同时补充了近年来新出现的机器学习方法。', '本书详细地介绍了机器学习的的基本原理，并采用“原理简述+问题实例+实际代码+运行结果”的模式介绍常用算法。全书共章，主要包括决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习的、聚类、降维等内容。', '%26nbsp;', '1.以操作实践为学习的切入点，而不是直接切入理论讲解。2.以任务为驱动，贯穿知识内容。3.充分考虑学习者的认知曲线，由浅入深，边讲边练边切入理论知识。4.通过项目实训训练技能的综合使用能力。', '《机器学习的在量化投资中的应用研究》是国内少有的研究机器学习的在量化投资中应用的专著。主要运用多层感知器神经网络、广义自回归神经网络、模糊神经网络与支持向量机对证券时间序列进行回归分析。特别是在支持向量机框架下构造了小波、流形小波与样条小波三种核函数，并在此基础上建立了股指收益与波动预测两类新的量化投资模型。与经典高斯核相比，具备多分辨分析特性的新模型能较好地捕捉曲线性状，各预测指标在模拟数据与真实数据上均占优，表明其具有良好的适用性与有效性。《机器学习的在量化投资中的应用研究》可供计算机、信息管理与金融类专业高年级本科生与研究生使用，也可供从事机器学习的技术与应用研究的科研人员、金融市场数据分析人员以及机器学习的软件开发人员参考。', 'Python和机器学习是当今信息领域的热门领域，众多高校开设Python学习。本书以Python为基础，使用sklearn平台，封装了众多机器学习算法，回避了烦琐的数学理论知识 ，对于初学者而言，易于上手实践，能尽快对机器学习有初步认识，提早入门。本书具有如下特点：1、代码详解：区别于市场上众多机器学习教材“重理论轻代码”，往往只是给出伪代码，而本书的代码都是采用Python实现，使用sklear', '《机器学习的在量化投资中的应用研究》是国内少有的研究机器学习的在量化投资中应用的专著。主要运用多层感知器神经网络、广义自回归神经网络、模糊神经网络与支持向量机对证券时间序列进行回归分析。特别是在支持向量机框架下构造了小波、流形小波与样条小波三种核函数，并在此基础上建立了股指收益与波动预测两类新的量化投资模型。与经典高斯核相比，具备多分辨分析特性的新模型能较好地捕捉曲线性状，各预测指标在模拟数据与真实数据上均占优，表明其具有良好的适用性与有效性。《机器学习的在量化投资中的应用研究》可供计算机、信息管理与金融类专业高年级本科生与研究生使用，也可供从事机器学习的技术与应用研究的科研人员、金融市场数据分析人员以及机器学习的软件开发人员参考。', '本书从跨学科视角来看待人工智能这个技术性的学科。围绕用数学模型预测未来这一主题，介绍算法，主要包括现在流行的机器学习的和深度学习的算法，以及算法要解决问题本身的复杂性。复杂的问题，需要复杂的算法，而算法设计背后的老师正是自然界的复杂性本身。*终，我们上升到自然界解决复杂性*有利的工具，即人类智能本身，让读者从神经科学的角度再次理解人工智能这个大主题，理解神经科学是如何启发人工智能的，而人工智能又如何帮助我们理解人类智能本身。本书既适合具有高中以上数学知识的一般读者，作为他们了解人工智能和复杂系统领域的科普读物 也适合已经在人工智能领域工作的专业人士，使他们从工程视角之外的更大视角去看待这一领域，获得新的启发。', '深刻剖析Kaggle、阿里天池、腾讯广告算法大赛等算法竞赛内容，结合多个领域模块进行实战讲解；《计算广告》作者刘鹏、《深度学习推荐系统》作者王�吹惹懔ν萍觯�1.多年实战经验汇集作者在众多竞赛平台多次获得好成绩，本书汇集了他们在竞赛圈多年的实战经验。2.基本理论与竞赛技巧结合本书系统的介绍了算法竞赛，包括算法竞赛的基本理论知识以及竞赛中的上分思路和技巧。3.众多竞赛选手参与结合国内多名', '"击败AlphaGo的武林秘籍；赢得人机大战的必由之路。回答了有关机器学习的六大疑问，浅显生动，外行也能读懂。既道出了机器学习的前世今生，又展望了机器学习的未来发展，让道听途说的信息止于智者。"', '1.使用Python语言实现代码，清晰简洁地解读机器学习深层概念。 2.读者通过大量的示例详细阐述了机器学习的相关概念，能够快速掌握广泛使用的回归、聚类、神经网络等机器学习算法/技术，并将这些概念应用于日常应用和开发。 阅读本书，你将学到： 通过简单易懂的方法学习数学和机器学习的原理； 了解广泛使用的机器学习算法和技术，并掌握它们解决实际问题的方法； 通过流行的编程框架了解先进概念； 为从事机器学习领域的工作做好准备； 了解知名的强大的工具，并运用这些工具解决机器学习中涉及的计算问题； 掌握当前机器学习领域的概念，并将这些概念应用于有趣的前沿问题。', '机器学习的是一门多领域交衩学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度等多门学科，专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习的行为。机器学习的是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。本书通过对机器学习的的背景知识、算法流程、相关工具、实践案例以及知识图谱等内容的讲解，全面介绍了机器学习的的理论基础和实践应用。书中涉及机器学习的领域的多个典型算法，并详细给出了机器学习的的算法流程。本书适合任何有一定数据功底和编程基础的读者阅读。通过阅读本书，读者不仅可以了解机器学习的的理论基础，也可以参照一些典型的应用案例拓展自己的专业技能。同时，本书也适合计算机相关专业的学生以及对人工智能和机器学习的感兴趣的读者阅读。', '初学者学习机器学习课程通常会碰到两大障碍，*大障碍 数学基础，机器学习需要学习者具备数学基础，对于那些已经走向工作岗位的学习者来说，困难更大一些，从头开始学习和理解数据分布和模型背后的数学原理需要花费很长的时间和精力，学习周期非常漫长。第二大障碍 编程实践，并不是所有人都擅长编代码，只有亲手用代码实现机器学习的各种算法，亲眼见到算法解决了实际问题，才能更深入地理解算法。 《机器学习基础 原理、算法与实践》就是为了让初学者顺利入门而精心设计的。通过学习帮助读者扫除机器学习的两大学习障碍。书中讲述了机器学习常用算法的基本原理，读者在学习并深入理解这些精挑细选的算法后，能够理解并学会使用适合的算法来解决实际问题。此外，《机器学习基础 原理、算法与实践》使用MATLAB R2015b实现了常用的机器学习', '机器学习的是一门多领域交衩学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度等多门学科，专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习的行为。机器学习的是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。本书通过对机器学习的的背景知识、算法流程、相关工具、实践案例以及知识图谱等内容的讲解，全面介绍了机器学习的的理论基础和实践应用。书中涉及机器学习的领域的多个典型算法，并详细给出了机器学习的的算法流程。本书适合任何有一定数据功底和编程基础的读者阅读。通过阅读本书，读者不仅可以了解机器学习的的理论基础，也可以参照一些典型的应用案例拓展自己的专业技能。同时，本书也适合计算机相关专业的学生以及对人工智能和机器学习的感兴趣的读者阅读。', '本书是基于Python以及飞桨（PaddlePaddle）深度学习框架的实践性机器学习入门教程，理论翔实，实用性极强。', '本书详细地介绍了机器学习的的基本原理，并采用“原理简述+问题实例+实际代码+运行结果”的模式介绍常用算法。全书共章，主要包括决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习的、聚类、降维等内容。', '本书是一本基于OpenCV和Python的机器学习的实战手册，既详细介绍机器学习的及OpenCV相关的基础知识，又通过具体实例展示如何使用OpenCV和Python实现各种机器学习的算法，并提供大量示列代码，可以帮助你掌握机器学习的实用技巧，解决各种不同的机器学习的和图像处理问题。全书共2章，第章简要介绍机器学习的基础知识，并讲解如何安装OpenCV和Python工具 第2章展示经典的机器学习的处理流程及OpenCV和Python工具的使用 第3章讨论监督学习的算法，以及如何使用OpenCV实现这些算法 第4章讨论数据表示和特征工程，并介绍OpenCV中提供的用于处理图像数据的常见特征提取技术 第5章展示如何使用OpenCV构建决策树进行医疗诊断 第6章讨论如何使用OpenCV构建支持向量机检测行人 第7章介绍概率论，并展示如何使用贝叶斯学习的实现垃圾邮件过滤 第8章讨论一些非监督学习的算法 第9']
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['¥71.75', '¥24.50', '¥16.80', '¥9.96', '¥16.52', '¥16.80', '¥32.40', '¥67.60', '¥21.77', '¥13.81', '¥39.24', '¥6.31', '¥39.20', '¥13.64', '¥71.49', '¥24.35', '¥16.80', '¥68.20', '¥35.70', '¥72.20', '¥34.90', '¥83.13', '¥39.58', '¥156.20', '¥35.50', '¥13.52', '¥6.68', '¥6.61', '¥16.80', '¥34.90', '¥27.15', '¥89.30', '¥23.46', '¥68.00', '¥8.14', '¥19.50', '¥26.58', '¥58.46', '¥89.90', '¥71.75', '¥100.60', '¥68.49', '¥58.86', '¥58.98', '¥35.10', '¥8.61', '¥14.18', '¥13.96', '¥29.51', '¥39.46', '¥46.30', '¥46.30', '¥46.30', '¥44.00', '¥55.14', '¥78.90', '¥13.67', '¥37.11', '¥54.00', '¥13.32']
['¥69.00', '¥89.80', '¥68.00', '¥55.00', '¥89.00', '¥98.00', '¥49.80', '¥197.80', '¥49.00', '¥49.80', '¥49.00', '¥149.00', '¥69.00', '¥32.00', '¥54.90', '¥79.00', '¥149.00', '¥129.00', '¥99.00', '¥79.00', '¥79.00', '¥49.00', '¥29.80', '¥49.80', '¥59.80', '¥88.00', '¥88.00', '¥88.00', '¥88.00', '¥90.00', '¥99.90', '¥108.00']
['Drew、John Myles Whit', '许铁', '倪志伟', '李博', '杰瑞米・瓦特（JeremyWatt）,雷萨・博哈尼（Reza', '(法)奥雷利安・杰龙(AurélienGéron)', '[美]哈林顿', '赵卫东 董亮', 'TomM.Mitchell', '[法]奥雷利安・杰龙（Aurélien', '佚名', '(英) 弗拉赫(Peter Flach)', '李彦夫、张晨', '于剑', '(意)罗伯托・巴蒂蒂(Roberto Battiti),(意', '赵建容', '谢文睿,秦州', '马昌凤,柯艺芬,谢亚君', '张松慧，陈丹主编', '康琦//吴启迪', '[加]Hong Song Lin（洪松林', '周志华', '肖云鹏 等 著', '[美]杰瑞米・瓦特 雷萨・博哈尼 阿格洛', '[美]Peter Harrington', '丘�v玮', '张宝昌 等 编', '(美)杰瑞米・瓦特,(美)雷萨・博哈尼,(美)阿格洛斯・K.卡萨格罗斯', '倪好，于光希，郑劲松，董欣', '李克清、时允田', '杨坡 颜健 白刚', '周志华//王魏//高尉//张利军|责编:姚蕾...', '[新西兰] 史蒂芬・马斯兰 (Stephen Marsland)', '张旭东', '张霞', '胡欢武', '丘�v玮 潘怡 译', '林沛元 等', '宋亚统', '米罗斯拉夫.库巴特 王勇 译', '川岛 贤']
['O’ReillyMedia通过图书、杂志、在线服务、调查研究和会议等方式传播创新知识。自978年开始，O’Reilly一直都是前沿发展的见证者和推动者。超级极客们正在开创着未来，而我们关注真正重要的技术趋势――通过放大那些“细微的信号”来刺激社会对新科技的应用。作为技术社区中活跃的参与者，O’Reilly的发展充满了对创新的倡导、创造和发扬光大。O’Reilly为软件开发人员带来革命性的“动物书” 创建个商业网站（GNN） 组织了影响深远的开放源代码峰会，以至于开源软件运动以此命名 创立了Make杂志，从而成为DIY革命的主要先锋 公司一如既往地通过多种形式缔结信息与人的纽带。O’Reilly的会议和峰会集聚了众多超级极客和高瞻远瞩的商业，共同描绘出开创新产业的革命性思想。作为技术人士获取信息的选择，O’Reilly现在还将先锋专家的知识传递给普通的计算机用', '本书从跨学科视角来看待人工智能这个技术性的学科。围绕用数学模型预测未来这一主题，介绍算法，主要包括现在流行的机器学习的和深度学习的算法，以及算法要解决问题本身的复杂性。复杂的问题，需要复杂的算法，而算法设计背后的老师正是自然界的复杂性本身。*终，我们上升到自然界解决复杂性*有利的工具，即人类智能本身，让读者从神经科学的角度再次理解人工智能这个大主题，理解神经科学是如何启发人工智能的，而人工智能又如何帮助我们理解人类智能本身。本书既适合具有高中以上数学知识的一般读者，作为他们了解人工智能和复杂系统领域的科普读物 也适合已经在人工智能领域工作的专业人士，使他们从工程视角之外的更大视角去看待这一领域，获得新的启发。', '人工智能，触手可及，让数据起舞，用算法扩展业务边界 。 n 阿里机器学习专家力作，实战经验分享 。 n 这是一本难得的面向机器学习爱好者的入门级教程，本书涉及机器学习的基础理论 n 和深度学习等相关内容，内容深入浅出。更加难能可贵的是，本书基于阿里云机器学习平台，针对7个具体的业务场景，搭建了完整的解决方案，给读者带来手的实战演练经验。 n ――阿里云专家 褚崴 n 机器学习算法正在逐渐渗透到数据化运营的各个方面，算法和业务数据相结合可以大幅度地提高业务效率、降低成本。本书以算法的业务应用作为切入点，包含大量的案例说明，非常适合读者快速入门。 n ――阿里云专家 陈鹏宇 n 通过阅读本书，你将了解到： n 机器学习全流程的串联方式，包括数据预处理、特征工程、算法、模型评估等； n', '%26nbsp;%26nbsp;%26nbsp;%26nbsp;介绍并实现机器学习的主流算法%26nbsp;%26nbsp;%26nbsp;%26nbsp;面向日常任务的高效实战内容%26nbsp;%26nbsp;%26nbsp;%26nbsp;《机器学习实战》没有从理论角度来揭示机器学习算法背后的数学原理，而是通过“原理简述 问题实例 实际代码 运行效果”来介绍每一个算法。学习计算', '机器学习的这门学科研究的是能通过经验自动改进的计算机算法，其应用从数据挖掘程序到信息过滤系统，再到自动机工具，已经很丰富。机器学习的从很多学科吸收了成果和概念，包括人工智能、概论论与数理统计、哲学、信息论、生物学、认知科学和论等，并以此来理解问题的背景、算法和算法中的隐含假定。本书展示了机器学习的中的核心算法和理论，并阐明了算法的过行过程。书中主要涵盖了目前机器学习的中各种最实用的理论和算法，包括概念学习的、决策树、神经网络、贝叶斯学习的、基于实例的学习的、遗传算法、规则学习的、基于解释的学习的和增强学习的等。对每一个主题，作者不仅进行了十分详尽和直观的解释，还给出了实用的算法流程。本书被卡内基梅隆等许多大学作为机器学习的课程的教材。机器学习的这门学科研究的是能通过经验自动', '本书主要分为两个部分。*部分为第章到第8章，涵盖机器学习的的基础理论知识和基本算法――从线性回归到随机森林等，帮者掌握Scikit-Learn的常用方法 第二部分为第9章到第6章，探讨深度学习的和常用框架TensorFlow，一步一个脚印地带领读者使用TensorFlow搭建和训练深度神经网络，以及卷积神经网络。', '《机器学习的》是全面的机器学习的教材之一。书中首先介绍了机器学习的的构成要素（任务、模型、特征）和机器学习的任务，接着详细分析了逻辑模型（树模型、规则模型）、几何模型（线性模型和基于距离的模型）和概率模型，然后讨论了特征、模型的集成，以及被机器学习的研究者称为“实验”的方法。作者不仅使用了已有术语，还引入了一些新的概念，同时提供了大量精选的示例和岔图解说。', '本书主要分为两个部分。*部分为第章到第8章，涵盖机器学习的的基础理论知识和基本算法――从线性回归到随机森林等，帮者掌握Scikit-Learn的常用方法 第二部分为第9章到第6章，探讨深度学习的和常用框架TensorFlow，一步一个脚印地带领读者使用TensorFlow搭建和训练深度神经网络，以及卷积神经网络。', 'O’ReillyMedia通过图书、杂志、在线服务、调查研究和会议等方式传播创新知识。自978年开始，O’Reilly一直都是前沿发展的见证者和推动者。超级极客们正在开创着未来，而我们关注真正重要的技术趋势――通过放大那些“细微的信号”来刺激社会对新科技的应用。作为技术社区中活跃的参与者，O’Reilly的发展充满了对创新的倡导、创造和发扬光大。O’Reilly为软件开发人员带来革命性的“动物书” 创建个商业网站（GNN） 组织了影响深远的开放源代码峰会，以至于开源软件运动以此命名 创立了Make杂志，从而成为DIY革命的主要先锋 公司一如既往地通过多种形式缔结信息与人的纽带。O’Reilly的会议和峰会集聚了众多超级极客和高瞻远瞩的商业，共同描绘出开创新产业的革命性思想。作为技术人士获取信息的选择，O’Reilly现在还将先锋专家的知识传递给普通的计算机用', '《机器学习的 从公理到算法（中国计算机学会学术著作丛书）》是一本基于公理研究学习的算法的书。共7章，由两部分组成。部分是机器学习的公理以及部分理论演绎，包括第、2、6、8章，论述学习的公理以及相应的聚类、分类理论。第二部分关注如何从公理推出经典学习的算法，包括单类、多类和多源问题。第3～5章为单类问题，分别论述密度估计、回归和单类数据降维。第7、9～6章为多类问题，包括聚类、神经网络、K近邻、支持向量机、Logistic回归、贝叶斯分类、决策树、多类降维与升维等经典算法。第7章研究了多源数据学习的问题。《机器学习的 从公理到算法（中国计算机学会学术著作丛书）》可以作为高等院校计算机、自动化、数学、统计学、人工智能及相关专业的研究生教材，也可以供机器学习的的爱好者参考。', '本书共十章，主要包括基本理论、数据预处理、特征选择与降维学习的、模型评估与选择、重采样与代价敏感学习的，贝叶斯分类器、决策树与*森林、神经网络学习的等重要的不平衡分类学习的方法、典型工程应用。读者对象为相关工程人员与技术人员。', '本书作者曾在北美多家智能专业公司任架构师，有20年数据挖掘、机器学习的方面的设计、开发、管理经验。他结合自己多年的行业经历，总结了自己在机器学习的方面的知识和实际工程中的经验，提供了大量一线资料。本书不仅介绍了机器学习的中的常用算法，而且给出了具体实施环境和经验总结。重点介绍了相关算法，包括 相关因子算法、聚类算法、分类算法、回归与测试算法等。不仅列举了详细示例，还介绍了算法在工程实践中的具体应用，特别是总结了自己独特的一些算法，例如矢量相关的因子选择算法、秩和相关因子选择算法、密度分布聚类算法、概率特征模型算法等。重点剖析了医药学领域的应用。', '本书为了解机器学习的提供了一种独特的途径。书中包含了新颖、直观而又严谨的基本概念描述，它们是研究课题、制造产品、修补漏洞以及实践不可或缺的部分。本书按照几何直觉、算法思想和实际应用（纵贯计算机视觉、自然语言处理、经济学、神经科学、推荐系统、物理学和生物学等学科）的顺序，为读者提供了深入浅出的基础知识和解决实际问题所需的实用工具。本书还包含了基于Python和MATLAB/OCTAVE语言的深入习题，以及对数值优化前沿技术的全面讲解。本书可为机器学习的、计算机科学、电子工程、信号处理以及数值优化等领域的学生提供重要的学习的资源，也可为这些领域的研究人员和从业者提供理想的参考资料。', '机器学习的是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向，在现今的大数据时代背景下，捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式，成为各行业求生存、谋发展的决定性手段，这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目。《机器学习的实战》主要介绍机器学习的基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习的算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树（CART）算法等。第三部分则重点介绍无监督学习的及其一些主要算法 k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习的算法的一些附属工具。《机器学习的实战》通过精心编排的实例，切入日常工作任务，摒弃学术化语言，利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统', '机器学习的是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向，在现今的大数据时代背景下，捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式，成为各行业求生存、谋发展的决定性手段，这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目。《机器学习的实战》主要介绍机器学习的基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习的算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树（CART）算法等。第三部分则重点介绍无监督学习的及其一些主要算法 k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习的算法的一些附属工具。《机器学习的实战》通过精心编排的实例，切入日常工作任务，摒弃学术化语言，利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统', '机器学习是人工智能的一个重要分支与核心研究内容，是目前实现人工智能的一条重要途径。机器学习的研究工作发展很快，其应用已遍及人工智能的各个领域，如数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、智能机器人等，也涌现出了很多机器学习库，帮助开发者搭建一个机器学习模型。本书以Python语言中专门针对机器学习应用而发展起来的Scikit-learn（0.22.2）库为基础，结合机器学习前辈们的经验，用6个真实数据的', '1.本书由三位美国西北大学教授共同撰写，分享他们多年积累的课程教学和实践经验。该教材获得多个有名大学专家教授联袂推荐。2.该书英文版配套了丰富的教辅资源，包括示例代码、数据集、幻灯片和习题解答。需要使用本书作为教材的教师可以向剑桥大学出版社北京代表处申请[email protected]，或者在网上www.cambridge.org/watt申请。3.本书可作为大学相关专业的教材，既适', '《机器学习的 从公理到算法（中国计算机学会学术著作丛书）》是一本基于公理研究学习的算法的书。共7章，由两部分组成。部分是机器学习的公理以及部分理论演绎，包括第、2、6、8章，论述学习的公理以及相应的聚类、分类理论。第二部分关注如何从公理推出经典学习的算法，包括单类、多类和多源问题。第3～5章为单类问题，分别论述密度估计、回归和单类数据降维。第7、9～6章为多类问题，包括聚类、神经网络、K近邻、支持向量机、Logistic回归、贝叶斯分类、决策树、多类降维与升维等经典算法。第7章研究了多源数据学习的问题。《机器学习的 从公理到算法（中国计算机学会学术著作丛书）》可以作为高等院校计算机、自动化、数学、统计学、人工智能及相关专业的研究生教材，也可以供机器学习的的爱好者参考。', '本书详细地介绍了机器学习的的基本原理，并采用“原理简述+问题实例+实际代码+运行结果”的模式介绍常用算法。全书共章，主要包括决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习的、聚类、降维等内容。', 'O’ReillyMedia通过图书、杂志、在线服务、调查研究和会议等方式传播创新知识。自978年开始，O’Reilly一直都是前沿发展的见证者和推动者。超级极客们正在开创着未来，而我们关注真正重要的技术趋势――通过放大那些“细微的信号”来刺激社会对新科技的应用。作为技术社区中活跃的参与者，O’Reilly的发展充满了对创新的倡导、创造和发扬光大。O’Reilly为软件开发人员带来革命性的“动物书” 创建个商业网站（GNN） 组织了影响深远的开放源代码峰会，以至于开源软件运动以此命名 创立了Make杂志，从而成为DIY革命的主要先锋 公司一如既往地通过多种形式缔结信息与人的纽带。O’Reilly的会议和峰会集聚了众多超级极客和高瞻远瞩的商业，共同描绘出开创新产业的革命性思想。作为技术人士获取信息的选择，O’Reilly现在还将先锋专家的知识传递给普通的计算机用', '本书有两大特点使其成为国际上非常流行的机器学习教材。 一是实例来支持理论。本书涵盖了神经网络、图模型、强化学习、进化算法、降维方法及优化等机器学习重要方向。作者在保持学术严谨性和大量堆砌数学公式之间找到了完美的平衡，书中使用基于广泛可用的数据集的实例（并提供Python的代码）来充分展示理论，同时给学有余力的读者指出可在哪找到进一步深入学习的材料用于自学。 二是广泛触及各种学科和应用。机器学习的多学科性因其适用于金融、生物学、医学、物理、化学和工程学等领域而得到强调。作者从各种学科中选择实例，并以易于理解的风格编写，弥合了学科之间的鸿沟，实现了理论与实践的理想融合。', '"机器学习具有多学科交叉的特点，是当前学术界和工业界均关注的热点领域，其应用范围十分广泛，已经成为一种解决诸多问题的有效工具。本书以理工科高年级本科生和低年级研究生的基础知识为立足点，以面向工程应用为目标，是一本综合性的机器学习教程。本书既反映机器学习的基础知识和经典方法，又重视深度学习和强化学习的知识内容，使读者不仅能在机器学习领域打下坚实的基础，同时也可以利用所学知识解决遇到的实际问题并进', '现在，越来越多的人开始接触并考虑引入大数据技术来促进公司产品的销售以获得更多利润，而机器学习的已经成为除统计以外一种新的分析方法，采用学习的算法既能提高数据模型的预测精准度，又确保了对商务活动及其发展过程的预测能够脱离人脑计算能力的局限，使面向大数据的分析处理在依托计算机大规模计算能力下得以完成。本书由数据科学家亲笔撰写，借助当前机器学习的和数据分析领域*常用的工具R语言，深入浅出地介绍了采用R语言进行数据分析及构建预测模型的00多种实用方法，包括分类、回归、聚类、关联分析等常用机器学习的算法的实现，每一个算法都通过具体案例详细说明构建模型、实现模型以及评价模型的过程。而且书中还系统讲解了相关的R语言基础知识，包括环境准备以及数据转换、分析和结果可视化的方法。此外，还详细展示了使用R', '本书强调基础知识与前沿研究的无缝衔接，从机器学习基础、深度学习理论与应用逐步深入，内容由易到难,循序渐进。 本书强调理论与实践的有效结合，引入大量案例讲解算法，使读者可以在学习案例的基础上更好地学习算法和理论。本书整体逻辑严密，各章节又相对独立，不仅包括传统的理论和方法，也融入了一些新的算法和比较流行的机器学习理论，使读者了解机器学习的新方向和新发展。本书可以作为计算机科学与技术、人工', '1.将Python基础与机器学习常用编程库精炼整合，帮助零基础读者更快地学会使用Python进行机器学习。2.以实现机器学习流程的各个步骤为导向，介绍了如何从零开始构建机器学习应用所需的推荐技能3.设计思路以应用为导向，让读者明确如何利用所学知识来解决问题，通过课后练习巩固所学知识，使读者真正理解并能够应用所学知识4.提供PPT课件、教学大纲、教学进度表等教学资源', '机器学习算法评估就是用科学的指标，对机器学习算法的智能性、稳定性与可靠性进行完整、可靠的评价，并给出有条理的、可解释的结论。一个优秀的算法在上线之前，一定要经过严密、周全的评估，才能应对现实业务环境的复杂情况，充分发挥令人惊叹的 人工智能之美 。 本书特色： 1. 图文并茂，全彩印刷，完整而系统地介绍机器学习算法评估理论； 2. 配套源码，基于业务场景评价算法上线服务的可靠性； 3. 利用算法评估工具进行实践，探索机器学习算法本质。', '本书为了解机器学习的提供了一种独特的途径。书中包含了新颖、直观而又严谨的基本概念描述，它们是研究课题、制造产品、修补漏洞以及实践不可或缺的部分。本书按照几何直觉、算法思想和实际应用（纵贯计算机视觉、自然语言处理、经济学、神经科学、推荐系统、物理学和生物学等学科）的顺序，为读者提供了深入浅出的基础知识和解决实际问题所需的实用工具。本书还包含了基于Python和MATLAB/OCTAVE语言的深入习题，以及对数值优化前沿技术的全面讲解。本书可为机器学习的、计算机科学、电子工程、信号处理以及数值优化等领域的学生提供重要的学习的资源，也可为这些领域的研究人员和从业者提供理想的参考资料。', '《机器学习的导论》是一本浅显易懂的机器学习的入门教材，它以理论与实际相结合的方式全面地涵盖了主流的机器学习的理论与技术。全书共7章，介绍了贝叶斯分类器、近邻分类器、线性与多项式分类器、人工神经网络、决策树、基于规则集的分类器、遗传算法等经典的机器学习的方法，对计算学习的理论、性能评估、统计显著性等进行了讨论。讲解了集成学习的、多标签学习的、无监督学习的和强化学习的等重要的机器学习的领域。本书还通过大量的应用实例，阐述了机器学习的技术的许多应用技巧。每章结尾对相关机器学习的工作都进行了历史简评，并附有练习的、思考题和上机实验。', '现在，越来越多的人开始接触并考虑引入大数据技术来促进公司产品的销售以获得更多利润，而机器学习的已经成为除统计以外一种新的分析方法，采用学习的算法既能提高数据模型的预测精准度，又确保了对商务活动及其发展过程的预测能够脱离人脑计算能力的局限，使面向大数据的分析处理在依托计算机大规模计算能力下得以完成。本书由数据科学家亲笔撰写，借助当前机器学习的和数据分析领域*常用的工具R语言，深入浅出地介绍了采用R语言进行数据分析及构建预测模型的00多种实用方法，包括分类、回归、聚类、关联分析等常用机器学习的算法的实现，每一个算法都通过具体案例详细说明构建模型、实现模型以及评价模型的过程。而且书中还系统讲解了相关的R语言基础知识，包括环境准备以及数据转换、分析和结果可视化的方法。此外，还详细展示了使用R']
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['[美]米歇尔（Mitchell T.M.', '[美]Mathias、Brandewin', '杨旭', '(英) 弗拉赫(Peter Flach)', '雷明', '郑捷', '汤凌冰', '[加]Hong Song Lin（洪松林', '佚名', '马秦靖 编', '胡欢武', '杨旭 著', '[美]迈克尔・贝耶勒（Michael B', '李轩涯、计湘婷、曹焯然', '(法)纪尧姆・科克雷', '汪荣贵,杨娟,薛丽霞', '马昌凤,柯艺芬,谢亚君', '周志华//王魏//高尉//张利军|责编:姚蕾', '孙家泽，王曙燕，路龙宾，田振洲，王红玉', '李然', '齐伟', '肖睿等', '赵卫东', '汉内斯・哈普克,凯瑟琳・纳尔逊', '其他', '何伟，张良均主编', '(爱尔兰)约翰・D.凯莱赫(John D.Kelleher),(爱尔兰)布莱恩・', '阿布、胥嘉幸', '刘波王荣秀刘崇文范兴容', '(英)罗杰斯 等', '李凡长 钱旭培', '肖睿 向成洪 徐圣林 于伦 王兰 陈祥 乔智', '[美]Simon、Mark Girola', '�T葛越-主��;葫�J娃-著;廖信��-��校']
['《机器学习的／计算机科学丛书》展示了机器学习的中核心的算法和理论，并阐明了算法的运行过程。《机器学习的／计算机科学丛书》综合了许多的研究成果，例如统计学、人工智能、哲学、信息论、生物学、认知科学、计算复杂性和论等，并以此来理解问题的背景、算法和其中的隐含假定。《机器学习的／计算机科学丛书》可作为计算机专业本科生、研究生教材，也可作为相关领域研究人员、教师的参考书。', '本书通过一系列有趣的实例，由浅入深地介绍了机器学习的这一炙手可热的新领域，并且详细介绍了适合机器学习的开发的MicrosoftF#语言和函数式编程，引领读者深入了解机器学习的的基本概念、核心思想和常用算法。书中的例子既通俗易懂，同时又十分实用，可以作为许多开发问题的起点。通过对本书的阅读，读者无须接触枯燥的数学知识，便可快速上手，为日后的开发工作打下坚实的基础。本书适合对机器学习的感兴趣的.NET开发人员阅读，也适合其他读者作为机器学习的的入门参考书。', '以机器学习的中的典型案例为主线，条分缕析梳理阿里云的平台功能，讲解如何用阿里云的机器学习的平台来实现各类应用，包括商家作弊检测、生存预测、信用风险预测、用户购买行为预测等，并完整地介绍了机器学习的的基本原理与实践技巧。', '《机器学习的》是全面的机器学习的教材之一。书中首先介绍了机器学习的的构成要素（任务、模型、特征）和机器学习的任务，接着详细分析了逻辑模型（树模型、规则模型）、几何模型（线性模型和基于距离的模型）和概率模型，然后讨论了特征、模型的集成，以及被机器学习的研究者称为“实验”的方法。作者不仅使用了已有术语，还引入了一些新的概念，同时提供了大量精选的示例和岔图解说。', '机器学习的是当前解决很多人工智能问题的核心技术，深度学习的的出现带来了自202年以来的人工智能复兴。本书是机器学习的和深度学习的领域的入门与提高教材，系统、深入地讲述机器学习的与深度学习的的主流方法与理论，并紧密结合工程实践与应用。全书由2章组成，共分为三大部分。第～3章为*部分，介绍机器学习的的基本原理、所需的数学知识（包括微积分、线性代数、概率论和*化方法），以及机器学习的中的核心概念。第4～20章为第二部分，是本书的主体，介绍各种常用的有监督学习的算法、无监督学习的算法、半监督学习的算法和强化学习的算法。对于每种算法，从原理与推导、工程实现和实际应用3个方面进行介绍，对于大多数算法，都配有实验程序。第2章为第三部分，介绍机器学习的和深度学习的算法实际应用时面临的问题，并给出典型的解决', '《机器学习的算法原理与编程实践》是机器学习的原理和算法编码实现的基础性读物，内容分为两大主线 单个算法的原理讲解和机器学习的理论的发展变迁。算法除包含传统的分类、聚类、预测等常用算法之外，还新增了深度学习的、贝叶斯网、隐马尔科夫模型等内容。对于每个算法，均包括提出问题、解决策略、数学推导、编码实现、结果评估几部分。数学推导力图做到由浅入深，深入浅出。结构上数学原理与程序代码一一对照，有助于降低学习的门槛，加深公式的理解，起到推广和扩大机器学习的的作用。', '《机器学习的在量化投资中的应用研究》是国内少有的研究机器学习的在量化投资中应用的专著。主要运用多层感知器神经网络、广义自回归神经网络、模糊神经网络与支持向量机对证券时间序列进行回归分析。特别是在支持向量机框架下构造了小波、流形小波与样条小波三种核函数，并在此基础上建立了股指收益与波动预测两类新的量化投资模型。与经典高斯核相比，具备多分辨分析特性的新模型能较好地捕捉曲线性状，各预测指标在模拟数据与真实数据上均占优，表明其具有良好的适用性与有效性。《机器学习的在量化投资中的应用研究》可供计算机、信息管理与金融类专业高年级本科生与研究生使用，也可供从事机器学习的技术与应用研究的科研人员、金融市场数据分析人员以及机器学习的软件开发人员参考。', '本书作者曾在北美多家智能专业公司任架构师，有20年数据挖掘、机器学习的方面的设计、开发、管理经验。他结合自己多年的行业经历，总结了自己在机器学习的方面的知识和实际工程中的经验，提供了大量一线资料。本书不仅介绍了机器学习的中的常用算法，而且给出了具体实施环境和经验总结。重点介绍了相关算法，包括 相关因子算法、聚类算法、分类算法、回归与测试算法等。不仅列举了详细示例，还介绍了算法在工程实践中的具体应用，特别是总结了自己独特的一些算法，例如矢量相关的因子选择算法、秩和相关因子选择算法、密度分布聚类算法、概率特征模型算法等。重点剖析了医药学领域的应用。', '入选清华大学本科优秀教材建设项目；深入浅出，涵盖面广，应用案例丰富，注重理论联系实际，体例新颖，教辅齐全。', '（1）本书系统而详细地介绍了常用的机器学习模型。对于每个机器学习模型，介绍了模型的表示形式、目标函数（损失函数和正则项）、优化方法、模型评估和超参数调优、以及模型的应用案例。 （2）本书模型原理和优化方法中涉及的公式推导详尽，可极大程度减少读者额外的工作。（3）本书案例分析中，选用了Kaggle平台上提供的数据，代码给出了机器学习项目的完整步骤，包括对数据的探索式分析、特征工程、模型训练、超参', '"本书内容丰富，覆盖面广，囊括了监督机器学习和无监督机器学习的主要内容。对模型所涉及的理论进行了深入浅出的介绍。提供了大量的习题。本书的习题不仅可以帮助读者理解相关的基本概念，而且还能帮助读者进一步熟悉机器学习模型的实现和使用过程。通过视频来介绍每一章的主要内容和习题，主便读者自学。注意培养读者良好的机器学习建模方法和对应用问题的抽象能力、编程能力。与计算机视觉，自然语言处理，深度', '《机器学习在线：解析阿里云机器学习平台》以机器学习中的典型案例为主线，条分缕析梳理阿里云的平台功能，讲解如何用阿里云的机器学习平台来实现各类应用，包括商家作弊检测、生存预测、信用风险预测、用户购买行为预测等，并完整地介绍了机器学习的基本原理与实践技巧。', '本书通过一系列有趣的实例，由浅入深地介绍了机器学习的这一炙手可热的新领域，并且详细介绍了适合机器学习的开发的MicrosoftF#语言和函数式编程，引领读者深入了解机器学习的的基本概念、核心思想和常用算法。书中的例子既通俗易懂，同时又十分实用，可以作为许多开发问题的起点。通过对本书的阅读，读者无须接触枯燥的数学知识，便可快速上手，为日后的开发工作打下坚实的基础。本书适合对机器学习的感兴趣的.NET开发人员阅读，也适合其他读者作为机器学习的的入门参考书。', '本书是一本基于OpenCV和Python的机器学习的实战手册，既详细介绍机器学习的及OpenCV相关的基础知识，又通过具体实例展示如何使用OpenCV和Python实现各种机器学习的算法，并提供大量示列代码，可以帮助你掌握机器学习的实用技巧，解决各种不同的机器学习的和图像处理问题。全书共2章，第章简要介绍机器学习的基础知识，并讲解如何安装OpenCV和Python工具 第2章展示经典的机器学习的处理流程及OpenCV和Python工具的使用 第3章讨论监督学习的算法，以及如何使用OpenCV实现这些算法 第4章讨论数据表示和特征工程，并介绍OpenCV中提供的用于处理图像数据的常见特征提取技术 第5章展示如何使用OpenCV构建决策树进行医疗诊断 第6章讨论如何使用OpenCV构建支持向量机检测行人 第7章介绍概率论，并展示如何使用贝叶斯学习的实现垃圾邮件过滤 第8章讨论一些非监督学习的算法 第9', '机器学习在量化金融领域的应用手册。将机器学习模型作为量化因子投资的内核工具；实际案例 R语言和Python双代码，系统介绍股票配置与投资组合管理等方面的机器学习模型使用方法；梳理全球量化金融领域前沿成果，介绍近百篇AI与因子投资交叉领域的重要文献。特别适合金融及大数据相关专业的学生和研究人员、金融机构从业者，以及监管部门的专业人士参考阅读。', '以机器学习及其算法为主题，详细介绍了算法中涉及的数学理论。注重机器学习的实际应用，在理论介绍中穿插项目实例，帮助读者掌握机器学习研究的方法。8个综合项目案例，帮助读者理解和应用前面各章所学理论。', '项目任务驱动，实践案例丰富； 活页式教材，配套课程资源丰富； 融入职业素养教育，学习门槛低；Python语言编写，符合主流市场；图解式教学，让高深的技术知识寓教于乐', '%26nbsp;', '项目任务驱动，实践案例丰富； 活页式教材，配套课程资源丰富； 融入职业素养教育，学习门槛低；Python语言编写，符合主流市场；图解式教学，让高深的技术知识寓教于乐', '"l突出机器学习系统内容，精选机器学习常用算法。l覆盖腾讯云机器学习专项认证知识点。l实例均使用腾讯的TI-ONE机器学习平台，提供典型Python算法与案例。l帮助读者快速入门，提供案例代码等丰富的配套资源。全书深入浅出，兼具广度与深度，帮助读者掌握机器学习、深度学习的原理与应用。"', '"从读者需求出发，精心提炼机器学习所需数学基础知识无门槛，通俗易懂，注重读者感受，既好学，又实用基于Python，从应用角度阐述数学在机器学习中的应用选用大量工程实践案例，打通数学基础与机器学习间的壁垒"', '1.将Python基础与机器学习常用编程库精炼整合，帮助零基础读者更快地学会使用Python进行机器学习。2.以实现机器学习流程的各个步骤为导向，介绍了如何从零开始构建机器学习应用所需的推荐技能3.设计思路以应用为导向，让读者明确如何利用所学知识来解决问题，通过课后练习巩固所学知识，使读者真正理解并能够应用所学知识4.提供PPT课件、教学大纲、教学进度表等教学资源', '《机器学习》有两大特色。一是注重实践，书中每个算法都包括算法原理、算法步骤、实战讲解和实验练习几部分，读者通过实战可以加深对算法的理解，提高应用算法来解决问题的能力。二是注重入门基础，本书逐一讲解模型评估、分类问题、回归问题、聚类问题、降维问题这几大类机器学习的基础算法，帮助读者筑牢机器学习的理论根基，此后遇到相关问题都可以通过这几类算法及其组合来解决。', 'l本书内容全面丰富，通过本书，学习者将初步理解主流的机器学习算法，并且可以用机器学习技术解决现实生活中的问题。l内容编排和讲解围绕培养初学者入门机器学习，具有大量的案例和图解来讲解知识点及其应用，并给出详细分析和讨论。l本书配套的视频资源已经在中国大学慕课开放，首轮开课就达到1.1万人学习。l本书提供了教学大纲、教学进度、教学课件，并提供习题解答，同时提供了练习代码，可作为本科生、硕士生的教材，也可以作为专科生实践课教材。', '机器学习的需要一条脱离过高理论门槛的入门之路。本书《机器学习的篇》从小红帽采蘑菇的故事开篇，介绍了基础的机器学习的分类模型的训练（第章）。如何评估、调试模型？如何合理地发掘事物的特征？如何利用几个模型共同发挥作用？后续章节一步一步讲述了如何优化模型，更好地完成分类预测任务（第2章），并且初步尝试将这些技术运用到金融股票交易中（第3章）。自然界*好的非线性模型莫过于人类的大脑。《深度学习的篇》从介绍并对比一些常见的深度学习的框架开始（第4章），讲解了DNN模型的直观原理，尝试给出一些简单的生物学解释，完成简单的图片识别任务（第5章）。后续章节在此基础上，完成更为复杂的图片识别CNN模型（第6章）。接着，本书展示了使用Caffe完成一个完整的图片识别项目，从准备数据集，到完成识别任务（第7章）。后面简', '（1）本书系统而详细地介绍了常用的机器学习模型。对于每个机器学习模型，介绍了模型的表示形式、目标函数（损失函数和正则项）、优化方法、模型评估和超参数调优、以及模型的应用案例。 （2）本书模型原理和优化方法中涉及的公式推导详尽，可极大程度减少读者额外的工作。（3）本书案例分析中，选用了Kaggle平台上提供的数据，代码给出了机器学习项目的完整步骤，包括对数据的探索式分析、特征工程、模型训练、超参', '本教材内容设计遵循职业教育教学特点，培养人工智能领域人才为目标，先以开发工具入手，让读者对机器学习应用开发有个初步的感知，继而讲解了机器学习必不可缺的数据预处理知识，为后续算法的应用开发做好了充足的准备。最后通过八个项目，讲解了机器学习几个典型算法的原理及典型应用，帮助读者掌握机器学习算法的的应用开发，并应用到以后的工作实践中。本书配有教学PPT、项目源代码，微课视频，课后体系答案，方便老师教学，学生学习使用。', '"本书内容丰富，覆盖面广，囊括了监督机器学习和无监督机器学习的主要内容。对模型所涉及的理论进行了深入浅出的介绍。提供了大量的习题。本书的习题不仅可以帮助读者理解相关的基本概念，而且还能帮助读者进一步熟悉机器学习模型的实现和使用过程。通过视频来介绍每一章的主要内容和习题，主便读者自学。注意培养读者良好的机器学习建模方法和对应用问题的抽象能力、编程能力。与计算机视觉，自然语言处理，深度', '罗杰斯、吉罗拉米编著的《机器学习基础教程》是一本机器学习入门教程，包含了数学和统计学的核心技术，用于帮助理解一些常用的机器学习算法。书中展示的算法涵盖了机器学习的各个重要领域：分类、聚类和投影。本书对一小部分算法进行了详细描述和推导，而不是简单地将大量算法罗列出来。 本书通过大量的MATLAB／Octave脚本将算法和概念由抽象的等式转化为解决实际问题的工具，利用它们读者可以重新绘制书中的插图，并研究如何改变模型说明和参数取值。', '1.以操作实践为学习的切入点，而不是直接切入理论讲解。2.以任务为驱动，贯穿知识内容。3.充分考虑学习者的认知曲线，由浅入深，边讲边练边切入理论知识。4.通过项目实训训练技能的综合使用能力。', '《计算机科学丛书 机器学习的基础教程》介绍机器学习的技术及应用的主要算法，重点讲述理解主流的机器学习的算法所需的核心数学和统计知识。书中介绍的算法涵盖机器学习的的主要问题 分类、聚类和投影。由于本书是机器学习的基础课程的教材，所以尽量减少了数学难度，仅对一小部分重要算法给出详细的描述和推导，而对大部分算法仅给出简单介绍，目的在于使学生打好基础，增强信心和兴趣，鼓励他们进一步学习的该领域的主题或从事相关研究工作。《计算机科学丛书 机器学习的基础教程》是机器学习的导论课程教材，适合作为计算机、自动化及相关专业高年级本科生或研究生的教材，也可供研究人员和工程技术人员参考。']
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[' 机器学习中的基本算法(科学出版社十三五普通教育本科规划教材) ', ' 机器学习入门――基于Sklearn 清华大学出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！', ' 机器学习 清华大学出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！', ' 机器学习基础与实战 电子工业出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！', ' 机器学习基础(原理算法与实践) ', ' 机器学习系统设计 ', ' 机器学习：因子分解机模型与推荐系统 ', ' 机器学习在算法交易中的应用第2版 人工智能量化交易 ///正版新书 ', ' 机器学习及Python应用+机器学习及R应用 陈强 零起点R语言 大数据时代的统计与人工智能系列教材 机器学习的核心方法 ', ' 机器学习模拟应用 将合成资料运用于AI 港台原版 Paris Mars Tim Jon 欧莱礼 ', ' 机器学习算法入门 马秦靖 编 重庆大学出版社 ', ' 机器学习技术与应用教程(普通高等院校新工科人工智能+系列教材) ', ' 机器学习导论（原书第2版） [土耳其]Ethem 【店主推荐，正版书放心购买，可开发票】', ' 机器学习数学基础 赵建容 著 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！', ' 机器学习精讲 基础算法及应用 【正版书】 【店主推荐，正版书放心购买，可开发票】', ' 机器学习导论（原书第2版） [土耳其]Ethem 【店主推荐，正版书放心购买，可开发票】', ' 机器学习与深度学习理论及应用 王兴梅 高等教育出版社 任选备注 ', ' 机器学习公式详解 ', ' 【新华书店总店】机器学习及其应用(英文版) ,(印)M.戈帕尔(M.Gopal),电子工业出版社 全国五仓就近发货85%城市次日达！团购优惠咨询：13284178503', ' 机器学习技术与应用教程(普通高等院校新工科人工智能+系列教材) ', ' 机器学习基础 人民邮电出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！', ' 【中商原版】机器学习入门 使用Scikit-Learn与TensorFlow 港台原版 黄建庭 ��峰 ', ' 机器学习与人工智能(普通高等教育人工智能系列教材) ', ' 机器学习技术（职业教育计算机系列教材） 同济大学出版社任选备注 ', ' 【中商原版】机器学习模拟应用 将合成资料运用于AI 港台原版 Paris Mars Tim Jon 欧莱礼 ', ' 【按需印刷】-机器学习理论与算法 按需印刷商品，发货时间20个工作日，非质量问题不接受退换货。', ' 机器学习 ', ' 机器学习Python实战 人民邮电出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！', ' 机器学习与数据科学 基于R的统计学习方法 R语言数据挖掘技术教程书籍 机器学习方法深度学习算法 R语言编程程序设计教材 ', ' 机器学习技术与应用 中国铁道出版社有限公司 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！', ' 【新华书店自营】机器学习中的基本算法,,9787030652027,科学出版社 全国五仓就近发货80%城市次日达！团购优惠咨询：18340637603', ' 机器学习理论与应用――基于云教育环境 通过云教育平台主题模型可视化应用的实现过程来说明如何将主题模型应用于教育数据处理分析', ' 机器学习中的基本算法(科学出版社十三五普通教育本科规划教材) ', ' 【新华书店总店旗舰店】机器学习及其应用 ,汪荣贵,杨娟,薛丽霞,机械工业出版社 全国五仓就近发货85%城市次日达！团购优惠咨询：13284178503', ' 机器学习算法与应用（Python版） 本书在讲解算法理论的前提下，注重算法的应用实践，通过编程实现每个应用案例，让读者能够学以致用，项目任务式编写方式，并配有微课视频、教学PPT、源代码、习题答案等教学资源', ' 机器学习的综合基础 张军英,杨利英 编 西安电子科技大学出版社 ', ' 机器学习实战之网络安全分析 ', ' 机器学习的数学 雷明 2021-01-01【新华书店正版图书书籍】 新华正版全新 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达 关注店铺可享店铺优惠', ' 机器学习：从基础理论到典型算法（原书第2版） 官方正版', ' 【新华书店总店】机器学习案例实战 第2版 ,赵卫东,人民邮电出版社 全国五仓就近发货85%城市次日达！团购优惠咨询：13284178503', ' 机器学习项目开发实战 [美]Mathias 【正版书】 【店主推荐，正版书放心购买，可开发票】', ' 机器学习数学基础【尚苑图书】 正版书籍 七天无理由退换货【让您无忧购物】', ' 机器学习技术与应用 中国铁道出版社有限公司 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！', ' 机器学习理论导引 ', ' 机器学习案例驱动教程 电子工业出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！', ' 机器学习及其应用(英文版)/国外计算机科学教材系列 ', ' 机器学习(数据科学与大数据技术专业系列规划教材) ', ' 机器学习与R语言【正版书】 【店主推荐，正版书放心购买，可开发票】', ' 机器学习基础 建模与问题求解 人民邮电出版社 从头开始建模 研习实际例子 直至问题解决 理论 开启机器学习之路的可靠方法 D7', ' 机器学习及其Python实践（微课视频版） ', ' 机器学习简明教程 汪荣贵 著 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！', ' 机器学习简明教程 机械工业出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！', ' 机器学习基础 吕云翔 等 编 清华大学出版社 ', ' 机器学习实战(基于Sophon平台的机器学习理论与实践)/工业和信息化领域急需紧缺人才大 ', ' 机器学习中的基本算法(科学出版社十三五普通教育本科规划教材) ', ' 机器学习建模基础 ', ' 机器学习基础教程 西安电子科技大学出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！', ' 机器学习基础教程 A First Course in Machine Learn [美]Simon、M 【店主推荐，正版书放心购买，可开发票】', ' 机器学习基础 吕云翔 等 编 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！', ' 机器学习基础 清华大学出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！']
['¥69.50', '¥37.00', '¥44.40', '¥44.40', '¥32.95', '¥36.40', '¥74.20', '¥189.29', '¥188.70', '¥155.00', '¥42.60', '¥29.54', '¥7.78', '¥64.20', '¥13.15', '¥8.11', '¥47.16', '¥36.80', '¥86.35', '¥29.12', '¥50.20', '¥91.00', '¥46.60', '¥51.88', '¥155.00', '¥86.00', '¥40.46', '¥35.40', '¥57.70', '¥41.40', '¥61.42', '¥37.70', '¥69.50', '¥42.64', '¥37.70', '¥25.60', '¥71.70', '¥52.50', '¥119.00', '¥39.49', '¥8.11', '¥102.97', '¥35.60', '¥59.80', '¥36.40', '¥90.36', '¥41.56', '¥5.66', '¥61.80', '¥84.59', '¥40.80', '¥49.60', '¥22.10', '¥43.45', '¥69.50', '¥42.30', '¥24.20', '¥20.62', '¥22.10', '¥24.40']
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['编者:范丽亚|责编:王丽平//孙翠勤', '袁梅宇', '(美)里彻特//科埃略', '燕彩蓉，潘乔', '斯蒂芬・詹森', 'Paris Buttfield-Addison', '编者:史巧硕//毕晓博//李林昊|责编:戴薇//杨昕', '[土耳其]Ethem Alpaydin', '赵建容', '[美]杰瑞米・瓦特 雷萨・博哈尼 阿格洛', '(印)M.戈帕尔(M.Gopal)', '肖睿 段小手 刘世军 万文兵 王刚 赵璐华', '�S建庭', '编者:张举华|责编:刘博//董素芹', '李光荣', '张燕平，张铃 等', '编者:苑城玮//王松//任光辉|责编:徐昕', '张松慧 陈丹', 'Daniel D. Gutierrez', '佚名', '马长林、郑世珏、刘三女牙', '汪荣贵,杨娟,薛丽霞', '李阳，许若波，阮文飞，张先玉', '[印] 托尼.托马斯，[印] 阿西拉.P.维贾亚拉哈万 著', '雷明', '莫里', '赵卫东', '[美]Mathias、Brandewin', '周志华', '(印)M.戈帕尔|责编:杨博', '编者:赵卫东//董亮', '[美]Brett Lantz 李洪成、许', '金升渊 郑容朱', '阚道宏', '汪荣贵', '编者:星环科技人工智能平台团队', '国基北盛（南京）科技发展有限公司', '[美]Simon、Mark Girola', '吕云翔、马连韬、刘卓然、张凡、张程博']
['Python和机器学习是当今信息领域的热门领域，众多高校开设Python学习。本书以Python为基础，使用sklearn平台，封装了众多机器学习算法，回避了烦琐的数学理论知识 ，对于初学者而言，易于上手实践，能尽快对机器学习有初步认识，提早入门。本书具有如下特点：1、代码详解：区别于市场上众多机器学习教材“重理论轻代码”，往往只是给出伪代码，而本书的代码都是采用Python实现，使用sklearn平台使得机器学习算法具有实践性，从而便于学生更快地掌握机器学习的思想，加速学生入门的过程。2、突出实用性。针对每个机器学习算法都有相关案例。', '《机器学习》有两大特色。一是注重实践，书中每个算法都包括算法原理、算法步骤、实战讲解和实验练习几部分，读者通过实战可以加深对算法的理解，提高应用算法来解决问题的能力。二是注重入门基础，本书逐一讲解模型评估、分类问题、回归问题、聚类问题、降维问题这几大类机器学习的基础算法，帮助读者筑牢机器学习的理论根基，此后遇到相关问题都可以通过这几类算法及其组合来解决。', '大量Python库的绝佳参考 用丰富的案例，细析机器学习技巧与方法 一个基于场景的教程，带你承袭正确的思维方式（数据探索）', '《机器学习的导论（原书第2版）》讨论了机器学习的在统计学、模式识别、神经网络、人工智能、信号处理等不同领域的应用，其中涵盖了监督学习的、贝叶斯决策理论、参数方法、多元方法、多层感知器、局部模型、隐马尔可夫模型、分类算法评估和比较以及增强学习的。《机器学习的导论（原书第2版）》可供完成计算机程序设计、概率论、微积分和线性代数课程的高年级本科生和研究生使用，也可供对机器学习的感兴趣的工程技术人员参考。', '本书为了解机器学习的提供了一种独特的途径。书中包含了新颖、直观而又严谨的基本概念描述，它们是研究课题、制造产品、修补漏洞以及实践不可或缺的部分。本书按照几何直觉、算法思想和实际应用（纵贯计算机视觉、自然语言处理、经济学、神经科学、推荐系统、物理学和生物学等学科）的顺序，为读者提供了深入浅出的基础知识和解决实际问题所需的实用工具。本书还包含了基于Python和MATLAB/OCTAVE语言的深入习题，以及对数值优化前沿技术的全面讲解。本书可为机器学习的、计算机科学、电子工程、信号处理以及数值优化等领域的学生提供重要的学习的资源，也可为这些领域的研究人员和从业者提供理想的参考资料。', '《机器学习的导论（原书第2版）》讨论了机器学习的在统计学、模式识别、神经网络、人工智能、信号处理等不同领域的应用，其中涵盖了监督学习的、贝叶斯决策理论、参数方法、多元方法、多层感知器、局部模型、隐马尔可夫模型、分类算法评估和比较以及增强学习的。《机器学习的导论（原书第2版）》可供完成计算机程序设计、概率论、微积分和线性代数课程的高年级本科生和研究生使用，也可供对机器学习的感兴趣的工程技术人员参考。', '1.以操作实践为学习的切入点，而不是直接切入理论讲解。2.以任务为驱动，贯穿知识内容。3.充分考虑学习者的认知曲线，由浅入深，边讲边练边切入理论知识。4.通过项目实训训练技能的综合使用能力。', '项目任务驱动，实践案例丰富； 活页式教材，配套课程资源丰富； 融入职业素养教育，学习门槛低；Python语言编写，符合主流市场；图解式教学，让高深的技术知识寓教于乐', '读者可以通过阅读本书了解机器学习的相关概念、理论体系和应用方法，获取云教育这一全新教育信息概念的推广和应用，掌握将云教育与机器学习技术嫁接后多种形式的集成学习系统研究的方法和动向，更好地解决智慧学习模式中知识与技能的获取、优化和应用问题。', '%26nbsp;', '本教材内容设计遵循职业教育教学特点，培养人工智能领域人才为目标，先以开发工具入手，让读者对机器学习应用开发有个初步的感知，继而讲解了机器学习必不可缺的数据预处理知识，为后续算法的应用开发做好了充足的准备。后通过八个项目，讲解了机器学习几个典型算法的原理及典型应用，帮助读者掌握机器学习算法的的应用开发，并应用到以后的工作实践中。本书配有教学PPT、项目源代码，微课视频，课后体系答案，方便老师教学，学生学习使用。', '・上海交通大学特别研究员、阿里巴巴、百度算法专家、优酷首席科学家、谷歌机器学习开发者专家力荐教材・透彻地理解机器学习算法，从数学层面搞懂这些核心算法原理的逻辑，具备推导和证明算法的能力・在解决人工智能工程实践的问题中，能够用数学知识进行分析和建模・精准覆盖人工智能领域中机器学习、深度学习、强化学习相关的数学知识・从机器学习应用的角度讲授数学，让数学在机器学习中的应用无缝衔接・涵盖概率论、', '1.作者与多家知名企业合作，开展了多项机器学习数据分析的项目，积累了详细的分析案例。2.作者是国内早期研究商务智能的学者之一（2001 年起），在国内也是较早开设商务智能等数据分析课程（2003 年起），有一定的影响力。', '本书通过一系列有趣的实例，由浅入深地介绍了机器学习的这一炙手可热的新领域，并且详细介绍了适合机器学习的开发的MicrosoftF#语言和函数式编程，引领读者深入了解机器学习的的基本概念、核心思想和常用算法。书中的例子既通俗易懂，同时又十分实用，可以作为许多开发问题的起点。通过对本书的阅读，读者无须接触枯燥的数学知识，便可快速上手，为日后的开发工作打下坚实的基础。本书适合对机器学习的感兴趣的.NET开发人员阅读，也适合其他读者作为机器学习的的入门参考书。', '机器学习是人工智能的一个重要分支与核心研究内容，是目前实现人工智能的一条重要途径。机器学习的研究工作发展很快，其应用已遍及人工智能的各个领域，如数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、智能机器人等，也涌现出了很多机器学习库，帮助开发者搭建一个机器学习模型。本书以Python语言中专门针对机器学习应用而发展起来的Scikit-learn（0.22.2）库为基础，结合机器学习前辈们的经验，用6个真实数据的案例引入数据分析、分类、回归、聚类、特征降维和异常检测6个任务，帮助读者以最快的速度掌握机器学习开发的实战技能。', 'R本身是一款十分的数据分析和数据可视化软件。《机器学习的与R语言》通过将实践案例与核心的理论知识相结合，提供了你开始将机器学习的应用到你自己项目中所需要的知识。《机器学习的与R语言》主要内容 机器学习的的基本概念和理论，用于机器学习的的R软件环境 如何应用R来管理数据，进行数据的探索分析和数据可视化 典型的机器学习的算法和案例，并给出了详细的分析步骤 模型性能评价的原理和方法 提高模型性能的几种常用方法 其他机器学习的主题。《机器学习的与R语言》适用于任何希望使用数据来采取行动的人。读者只需要具有R的一些基本知识，不需要具备机器学习的的深厚基础。不管是R初学者，还是熟练的R用户都能从书中找到对自己有用的内容。', '《计算机科学丛书 机器学习的基础教程》介绍机器学习的技术及应用的主要算法，重点讲述理解主流的机器学习的算法所需的核心数学和统计知识。书中介绍的算法涵盖机器学习的的主要问题 分类、聚类和投影。由于本书是机器学习的基础课程的教材，所以尽量减少了数学难度，仅对一小部分重要算法给出详细的描述和推导，而对大部分算法仅给出简单介绍，目的在于使学生打好基础，增强信心和兴趣，鼓励他们进一步学习的该领域的主题或从事相关研究工作。《计算机科学丛书 机器学习的基础教程》是机器学习的导论课程教材，适合作为计算机、自动化及相关专业高年级本科生或研究生的教材，也可供研究人员和工程技术人员参考。']
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['史小松//黄勇杰', '佚名', '张军英', 'Josh Patterson', '(美)杰瑞米・瓦特,(美)雷萨・博哈尼,(美)阿格洛斯・K.卡萨格罗斯', '[美]Simon、Mark Girola', '倪宣明 等', '赵卫东 董亮', '张旭东', '赵建容', '(爱尔兰)约翰・D.凯莱赫(John D.Kelleher),(爱尔兰', '赵卫东等', '其他', '(美)海特・萨拉赫', '周志华', '张宝昌、黄雷、丁嵘、王田', '李彦夫、张晨', '王贝伦', '袁梅宇', '编者:史巧硕//毕晓博//李林昊|责编:戴薇//杨昕', '阿布、胥嘉幸', '赵卫东', '(希)西格尔斯・西奥多里蒂斯', '张霞', '陈强', '王磊,王晓东', '周志华 等', '林宙辰，邱锡鹏 著', '阿米特', '孙家泽，王曙燕，路龙宾，田振洲，王红玉', '汪荣贵,杨娟,薛丽霞', '奥雷利安・杰龙（Aurélien Géron）', '（美）丹尼尔・怀特纳克（Daniel Whitenack）', '麦嘉铭', '星环科技人工智能平台团队 编著', '王恺']
['对机器学习算法的全面介绍，既包含经典机器学习方法，也包括深度学习和增强学习。', '（1）作者来自复旦大学，在国内具有一定的影响力，常举办相关的培训和讲座。（2）教材难度适中、系统性强，内容基本覆盖了机器学习和深度学习的核心内容，深入浅出，适合初学者。知识与时俱进，进行了更新。（3）教材配套资料齐全，包括对应的PPT、数据素材、程序源代码、测试题等，另外还提供配套的视频。（4）实践指导性强。作者结合20多家企业的实战合作项目实践，提供300多道原创的选择题、填空和判断题。还有40多个实战案例供读者实验和实训。（5）工信部“十四五”规划教材。', '1.本书由三位美国西北大学教授共同撰写，分享他们多年积累的课程教学和实践经验。该教材获得多个有名大学专家教授联袂推荐。2.该书英文版配套了丰富的教辅资源，包括示例代码、数据集、幻灯片和习题解答。需要使用本书作为教材的教师可以向剑桥大学出版社北京代表处申请[email protected]，或者在网上www.cambridge.org/watt申请。3.本书可作为大学相关专业的教材，既适合相关专业的本科生和研究生，又适合相关领域的工程师和研究人员。', '《计算机科学丛书 机器学习的基础教程》介绍机器学习的技术及应用的主要算法，重点讲述理解主流的机器学习的算法所需的核心数学和统计知识。书中介绍的算法涵盖机器学习的的主要问题 分类、聚类和投影。由于本书是机器学习的基础课程的教材，所以尽量减少了数学难度，仅对一小部分重要算法给出详细的描述和推导，而对大部分算法仅给出简单介绍，目的在于使学生打好基础，增强信心和兴趣，鼓励他们进一步学习的该领域的主题或从事相关研究工作。《计算机科学丛书 机器学习的基础教程》是机器学习的导论课程教材，适合作为计算机、自动化及相关专业高年级本科生或研究生的教材，也可供研究人员和工程技术人员参考。', '"机器学习具有多学科交叉的特点，是当前学术界和工业界均关注的热点领域，其应用范围十分广泛，已经成为一种解决诸多问题的有效工具。本书以理工科高年级本科生和低年级研究生的基础知识为立足点，以面向工程应用为目标，是一本综合性的机器学习教程。本书既反映机器学习的基础知识和经典方法，又重视深度学习和强化学习的知识内容，使读者不仅能在机器学习领域打下坚实的基础，同时也可以利用所学知识解决遇到的实际问题并进', '1.针对零基础。每个内容以典型的例子说明算法的应用环境、数据原理，公式的实现。2.给方法有演练。不仅给出传统的例子和代码，还给出模型以下三方面的内容：1）不同参数的结果，理解原理和模型的能力；2）公式的变种，达到举一反三。3）给出方法的典型应用。3.通俗易懂。目标是让只有大学本科教育基础的人，能在第一次阅读能明白60%，第二次能明白90%。4.资源丰富。教学PPT、源代码、教学大纲、教案、习题解答，还有重要知识点的微课讲解等。', '1.以操作实践为学习的切入点，而不是直接切入理论讲解。2.以任务为驱动，贯穿知识内容。3.充分考虑学习者的认知曲线，由浅入深，边讲边练边切入理论知识。4.通过项目实训训练技能的综合使用能力。', '本书强调基础知识与前沿研究的无缝衔接，从机器学习基础、深度学习理论与应用逐步深入，内容由易到难,循序渐进。 本书强调理论与实践的有效结合，引入大量案例讲解算法，使读者可以在学习案例的基础上更好地学习算法和理论。本书整体逻辑严密，各章节又相对独立，不仅包括传统的理论和方法，也融入了一些新的算法和比较流行的机器学习理论，使读者了解机器学习的新方向和新发展。本书可以作为计算机科学与技术、人工智能、智能科学与技术等专业的教学用书，也可以作为对机器学习感兴趣的读者的参考书。本书配套教学课件，读者可从清华大学出版社网站下载使用。', '入选清华大学本科优秀教材建设项目；深入浅出，涵盖面广，应用案例丰富，注重理论联系实际，体例新颖，教辅齐全。', '机器学习的需要一条脱离过高理论门槛的入门之路。本书《机器学习的篇》从小红帽采蘑菇的故事开篇，介绍了基础的机器学习的分类模型的训练（第章）。如何评估、调试模型？如何合理地发掘事物的特征？如何利用几个模型共同发挥作用？后续章节一步一步讲述了如何优化模型，更好地完成分类预测任务（第2章），并且初步尝试将这些技术运用到金融股票交易中（第3章）。自然界*好的非线性模型莫过于人类的大脑。《深度学习的篇》从介绍并对比一些常见的深度学习的框架开始（第4章），讲解了DNN模型的直观原理，尝试给出一些简单的生物学解释，完成简单的图片识别任务（第5章）。后续章节在此基础上，完成更为复杂的图片识别CNN模型（第6章）。接着，本书展示了使用Caffe完成一个完整的图片识别项目，从准备数据集，到完成识别任务（第7章）。后面简', '1.作者与多家知名企业合作，开展了多项机器学习数据分析的项目，积累了详细的分析案例。2.作者是国内早期研究商务智能的学者之一（2001 年起），在国内也是较早开设商务智能等数据分析课程（2003 年起），有一定的影响力。', '机器学习是人工智能的一个重要分支与核心研究内容，是目前实现人工智能的一条重要途径。机器学习的研究工作发展很快，其应用已遍及人工智能的各个领域，如数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、智能机器人等，也涌现出了很多机器学习库，帮助开发者搭建一个机器学习模型。本书以Python语言中专门针对机器学习应用而发展起来的Scikit-learn（0.22.2）库为基础，结合机器学习前辈们的经验，用6个真实数据的案例引入数据分析、分类、回归、聚类、特征降维和异常检测6个任务，帮助读者以最快的速度掌握机器学习开发的实战技能。', '%26nbsp;', '1.以操作实践为学习的切入点，而不是直接切入理论讲解。2.以任务为驱动，贯穿知识内容。3.充分考虑学习者的认知曲线，由浅入深，边讲边练边切入理论知识。4.通过项目实训训练技能的综合使用能力。', '%26nbsp;', '读者对象： 高校人工智能等相关专业方向的本科生和研究生；2.深度学习/机器学习/AI算法/自然语言处理工程师；3.从事机器学习和自然语言处理研究的专业人员；4.其他对深度学习和神经网络感兴趣的人员。 1）复旦大学邱锡鹏教授基于优秀科研和教学实践，历时5年时间静心写作、不断完善 ，深受好评的深度学习讲义 蒲公英书 正式版！ 2）字节跳动AI实验室主任李航、南京大学周志华教授、复旦大学吴立德教授强力推荐。 3）系统整理深度学习的知识体系，从机器学习基础、神经网络模型以及概率图模型三个层面来串联深度学习所涉及的知识点，兼具系统性、条理性和全面性。 4）适合自学与入门。在网站上配套了教学PPT以及针对每章知识点的编程练习，理论和实践结合，加深读者对知识的理解，并提高问题求解能力。 5）内容安排由浅入深，语言表达通俗', '经典算法、课程思政和实验实践 三位一体 ，强化经典算法的理解和掌握，对经典算法做到 精 和 通 。以真实生活和科研数据作为研究对象，将理论和实践有机结合，带领读者在多个领域实践机器学习过程，透彻理解机器学习经典算法，掌握解决机器学习实际问题的最佳实践！', '前阿里巴巴高级开发工程师力作，BIGO研发总监等5位大咖力荐 兼顾理论和实战，从零开始自己动手开发一个机器学习算法框架 按代数矩阵运算层、*化方法层、算法模型层和业务功能层的分层顺序讲解', '（1）星环科技人工智能平台团队合著，凝结星环科技人工智能和大数据团队丰富的实战经验 （2）从技术视角提供当前人工智能相关技术的深入介绍，不仅讲解人工智能知识体系的理论基础，也可以指导基于实战的平台环境进行操作。 （3）针对各种类型的机器学习问题，基于星环自研的人工智能平台（Sophon）环境，结合真实案例，依照数据、分析、建模的演进历程进行系统化阐述并进行实战讲解。', '本书共5 章内容，主要结合目前流行的人工智能编程语言Python 对机器学习案例进行分析，介绍 机器学习的相关理论，并展示使用机器学习方法解决实际应用问题的具体过程。本书包括基础知识、 分类案例、聚类案例、回归预测案例和综合案例，力争通过通俗易懂的案例和代码分析使读者快速掌 握机器学习的具体应用方法。本书既适合计算机相关专业人员，也适合非计算机相关专业人员阅读。 理论性强，较难理解的内容统一放在了附录A 中，这部分内容适合具备一定理论基础、对机器学习理 论推导有兴趣的读者。 本书可以作为我国高校计算机专业学生和非计算机专业理工科学生机器学习入门课程的教材。', '无本书配套有完整的在线讲义、在线视频、作业和练习项目，每章的习题、练习、报告等都配有对应的二维码，读者可直接访问在线教程，选择适合自己的资料。']
['5条评论', '新华书店大石桥旗舰店', '淘博知晓图书专营店', '墨渊图书专营店', '北京旷氏文豪图书专营店', '爱阅城图书专营店', '爱阅城图书专营店', '河南建农图书专营店', '书墨飘香图书专营店', '爱阅城图书专营店', '恒动图书专营店', '超创时代图书专营店', '新华书店总店图书专营店', '九层图书专营店', '新华书店总店旗舰店', '新华书店总店旗舰店', '天宇阁图书专营店', '浙江省新华书店旗舰店', '天宇阁图书专营店', '北方图书城旗舰店', '聊城格林美图书专营店', '晖文图书专营店', '北方图书城旗舰店', '木悠图书专营店', '天宇阁图书专营店', '天宇阁图书专营店', '凯胜图书专营店', '锋发韵流图书专营店', '墨渊图书专营店', '四川新华书店教育专营店', '21条评论', '墨渊图书专营店', '木垛童书专营店', '火把图书专营店', '红紫杉图书专营店', '四川新华书店教育专营店', '浙江省新华书店旗舰店', '木垛童书专营店', '四川新华书店教育专营店', '尚苑图书专营店', '驰博创文图书专营店', '爱阅城图书专营店', '新华书店总店图书专营店', '爱阅城图书专营店', '新华书店大石桥旗舰店', '天宇阁图书专营店', '8条评论', '北京旷氏文豪图书专营店', '尚铭图书专营店', '91条评论', '6条评论', '墨渊图书专营店', '四川新华书店教育专营店', '书墨飘香图书专营店', '185条评论', '216条评论', '59条评论', '177条评论', '新华书店大石桥旗舰店', '浙江省新华书店旗舰店']
[' 机器学习：基于OpenCV和Python的智能图像处理 由浅入深、循序渐进的原则编写，并与大量实例相结合，使读者可以边学边练，从而提高学习的兴趣与效率', ' 机器学习导论 微课视频版 张旭东 著 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！', ' 机器学习精讲 基础算法及应用 【正版书】 【店主推荐，正版书放心购买，可开发票】', ' 机器学习算法与实现 ―― Python编程与应用实例 ', ' 机器学习实战(基于Sophon平台的机器学习理论与实践)/工业和信息化领域急需紧缺人才大 ', ' 【新华书店总店旗舰店】机器学习基础 面向预测数据分析的算法、实用范例与案例研究 ,(爱尔兰)约翰・D.凯莱赫(John 全国五仓就近发货85%城市次日达！团购优惠咨询：13284178503', ' 机器学习(贝叶斯和优化方法英文版)(精)/经典原版书库 ', ' 机器学习技术与实战 (加)洪松林(Hong Song Lin) 机械工业出版社【正.版】 【正品保证，进入店铺更多优惠！】', ' 机器学习基础与实践 清华大学出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！', ' 【新华书店总店旗舰店】机器学习案例实战 第2版 ,赵卫东,人民邮电出版社 全国五仓就近发货85%城市次日达！团购优惠咨询：13284178503', ' 机器学习算法与应用 清华大学出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！', ' 机器学习与资产定价 吴辉航 资产定价和机器学习算法基础理论与实践知识 机器学习算法应用 算法交易 高频量化分析 量化金融 部分书籍超定价销售，介意者勿购', ' 【^_^可开发票，量大优惠】机器学习:原理.算法与应用 雷明 著 WX 9787302532347 正版书籍电子发票，量大优惠，赠品随机送完为止，部分书籍售价高于定价严者慎拍', ' 机器学习与计算思维 科学出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！', ' 机器学习建模基础 机械工业出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！', ' 机器学习:应用视角 机器学习入门书籍教材 贝叶斯支持向量机和随机森林主成分典型相关分析算法使用概率模型进行聚类机械工业华 ', ' 机器学习（第2版） ', ' 机器学习算法与实现――Python编程与应用实例 电子工业出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！', ' 机器学习入门与实战 基于scikit-learn和Keras 张海涛,李建东 编 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！', ' 机器学习算法与实现 ―― Python编程与应用实例 布树辉 等 电子工业出版社 【新华书店正版图书书籍】 新华正版全新 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达 关注店铺可享店铺优惠！', ' 【中商原版】机器学习中的线性代数与优化 英文原版 Linear Algebra and Optimization for ', ' 机器学习理论与实践 北京交通大学出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！', ' 机器学习与R语言（原书第3版） ', ' 机器学习的综合基础(英文版) ', ' 机器学习与Python实践 柳毅 编 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！', ' 【新华书店总店旗舰店】机器学习与因子投资 从基础到实践 ,(法)纪尧姆・科克雷,人民邮电出版社 全国五仓就近发货85%城市次日达！团购优惠咨询：13284178503', ' 机器学习导论 微课视频版 清华大学出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！', ' 机器学习实践(高等学校智能科学与技术人工智能专业教材) ', ' 机器学习公式详解 第2版 谢文睿,秦州,贾彬彬 人民邮电出版社 【新华书店正版图书书籍】 新华正版全新 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达 关注店铺可享店铺优惠！', ' 机器学习案例实战（第2版） ', ' 机器学习入门与实战（微课版） ', ' 【新华书店总店旗舰店】机器学习的煤与瓦斯突出前兆识别方法研究 ,闫秋艳,中国矿业大学出版社 全国五仓就近发货85%城市次日达！团购优惠咨询：13284178503', ' 机器学习(数据科学与大数据技术专业系列规划教材) ', ' 机器学习基础教程 姚舜才,孙传猛 编 西安电子科技大学出版社 ', ' 机器学习及其应用(十三五普通高等教育规划教材) ', ' 机器学习原理及应用 吕云翔 等 编 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！', ' 机器学习与优化 毛罗・布鲁纳托（Ma 【店主推荐，正版书放心购买，可开发票】', ' 机器学习技术(高职高专计算机类专业规划教材)/人工智能技术服务系列 ', ' 机器学习【正版】 【热销推荐，正版现货，全国三仓就近发货，物流快捷，欢迎选购！】', ' 机器学习入门与实战 机器学习人工智能Python编程算法R语言数据处理数据分析入门实战学习包模型 ', ' 机器学习从原理到应用 ', ' 机器学习基础教程【正版书】 【店主推荐，正版书放心购买，可开发票】', ' 【新华书店总自营店】机器学习理论导引 ,周志华 等,机械工业出版社 全国五仓就近发货85%城市次日达！团购优惠咨询：13284178503', ' 【机器学习及Python应用 】 机器学习及Python应用 陈强 大数据时代的统计与人工智能系列教材 适合普通高等学校 ', ' 机器学习的综合基础(英文版) ', ' 机器学习：基于OpenCV和Python的智能图像处理 官方正品', ' 机器学习及其应用(十三五普通高等教育规划教材) ', ' 机器学习实践 ', ' 机器学习案例实战（第2版） ', ' 【新华书店总店】机器学习基础 ,,人民邮电出版社 全国五仓就近发货85%城市次日达！团购优惠咨询：13284178503', ' 机器学习与计算思维 杨娟 编 科学出版社 ', ' 【新华书店自营店】机器学习理论导引,9787111654247 全国五仓就近发货80%城市次日达！团购优惠咨询：18340637603', ' 机器学习入门 使用Scikit-Learn与TensorFlow 港台原版 黄建庭 ��峰 ', ' 机器学习 周志华 西瓜书 深度学习deep learning 花书 ai书 python神经网络 统计学习方法 人工智能 ', ' 【新华书店自营】机器学习精讲基础、算法及应用(原书第2版),(美)杰瑞米・瓦特,(美)雷萨・博哈尼,(美)阿格洛斯・K. 全国五仓就近发货80%城市次日达！团购优惠咨询：18340637603', ' 机器学习算法与应用 唐晨,付树军,徐岩编著 著 唐晨,付树军,徐岩 编 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！', ' 机器学习:实用案例解析【正版】 【热销推荐，正版现货，全国三仓就近发货，物流快捷，欢迎选购！】', ' 机器学习与Python实践 柳毅 编 西安电子科技大学出版社 ', ' 机器学习实践 第2版 李轩涯,计湘婷,曹焯然 编 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！', ' 机器学习基础 李宏亮，孟凡满，吴庆波 高等教育出版社 全新正版，可开发票，团购优惠咨询在线客服']
['¥59.20', '¥73.50', '¥13.49', '¥68.50', '¥39.34', '¥55.97', '¥134.50', '¥119.69', '¥28.90', '¥39.46', '¥50.50', '¥60.26', '¥73.53', '¥35.40', '¥38.50', '¥124.80', '¥62.86', '¥66.10', '¥44.50', '¥62.80', '¥883.00', '¥43.80', '¥99.00', '¥18.50', '¥38.00', '¥83.38', '¥86.10', '¥27.61', '¥38.50', '¥41.56', '¥29.30', '¥23.63', '¥41.86', '¥24.20', '¥55.10', '¥41.40', '¥12.16', '¥30.80', '¥21.06', '¥83.70', '¥53.30', '¥17.35', '¥42.64', '¥102.86', '¥18.50', '¥79.00', '¥55.30', '¥59.00', '¥41.86', '¥39.49', '¥35.40', '¥43.89', '¥91.00', '¥387.80', '¥91.65', '¥50.50', '¥57.55', '¥38.00', '¥43.80', '¥49.57']
['¥79.00', '¥99.00', '¥89.00', '¥79.00', '¥198.00', '¥269.00', '¥251.38', '¥39.00', '¥59.80', '¥68.00', '¥99.00', '¥88.00', '¥49.00', '¥54.90', '¥129.00', '¥89.80', '¥89.00', '¥59.90', '¥89.00', '¥59.00', '¥99.00', '¥37.00', '¥55.00', '¥258.00', '¥99.00', '¥59.00', '¥89.80', '¥59.80', '¥38.00', '¥36.00', '¥59.80', '¥35.00', '¥79.00', '¥59.00', '¥44.00', '¥100.00', '¥55.00', '¥79.00', '¥104.25', '¥37.00', '¥79.00', '¥79.00', '¥59.00', '¥59.80', '¥59.80', '¥49.00', '¥79.00', '¥443.00', '¥298.00', '¥68.00', '¥55.00', '¥59.00', '¥54.00']
['高敬鹏 赵娜 江志烨', '张旭东', '[美]杰瑞米・瓦特 雷萨・博哈尼 阿格洛', '布树辉 等', '编者:星环科技人工智能平台团队...', '(爱尔兰)约翰・D.凯莱赫(John D.Kelleher),(爱尔兰', '(希)西格尔斯・西奥多里蒂斯', '(加)洪松林(Hong Song Lin) 编著', '赵卫东', '唐晨,付树军,徐岩编著', '吴辉航, 魏行空, 张晓燕, 著', '雷明', '杨娟', '大卫・福赛斯', '赵卫东 董亮', '布树辉等', 'Charu C. Aggarwal', '编者:张军英//杨利英|责编:高樱//陈韵', '柳毅', '(法)纪尧姆・科克雷', '编者:李轩涯//计湘婷//曹焯然|责编:贾斌', '谢文睿,秦州,贾彬彬', '王志', '闫秋艳', '编者:赵卫东//董亮', '编者:汪荣贵//杨娟//薛丽霞', '吕云翔 王渌汀 袁琪 等编著', '毛罗・布鲁纳托（Mauro Brunat', '编者:艾旭升//李良//李春静|责编:贺志洪', 'TomM.Mitchell 著', '其他', '[美]Simon、Mark Girola', '周志华 等', '佚名', '�S建庭', '(美)杰瑞米・瓦特,(美)雷萨・博哈尼,(美)阿格洛斯・K.卡萨格罗斯', '(美)康威', '李轩涯、计湘婷、曹焯然']
['"机器学习具有多学科交叉的特点，是当前学术界和工业界均关注的热点领域，其应用范围十分广泛，已经成为一种解决诸多问题的有效工具。本书以理工科高年级本科生和低年级研究生的基础知识为立足点，以面向工程应用为目标，是一本综合性的机器学习教程。本书既反映机器学习的基础知识和经典方法，又重视深度学习和强化学习的知识内容，使读者不仅能在机器学习领域打下坚实的基础，同时也可以利用所学知识解决遇到的实际问题并进入学科前沿。本书的主要内容包括：? 机器学习理论概述；? 机器学习的统计与优化基础；? 基本回归与分类学习算法；? 支持向量机；? 决策树与集成学习；? 无监督学习算法；? 神经网络与深度学习；? 深度学习专题（GAN、Transformer等）；? 强化学习与深度强化学习。教学资源? 微课视频? 教学大纲? 教学课件? 习题解答"', '本书为了解机器学习的提供了一种独特的途径。书中包含了新颖、直观而又严谨的基本概念描述，它们是研究课题、制造产品、修补漏洞以及实践不可或缺的部分。本书按照几何直觉、算法思想和实际应用（纵贯计算机视觉、自然语言处理、经济学、神经科学、推荐系统、物理学和生物学等学科）的顺序，为读者提供了深入浅出的基础知识和解决实际问题所需的实用工具。本书还包含了基于Python和MATLAB/OCTAVE语言的深入习题，以及对数值优化前沿技术的全面讲解。本书可为机器学习的、计算机科学、电子工程、信号处理以及数值优化等领域的学生提供重要的学习的资源，也可为这些领域的研究人员和从业者提供理想的参考资料。', '1.作者与多家知名企业合作，开展了多项机器学习数据分析的项目，积累了详细的分析案例。2.作者是国内早期研究商务智能的学者之一（2001 年起），在国内也是较早开设商务智能等数据分析课程（2003 年起），有一定的影响力。', '本书融合了Matlab、线性代数、优化理论和机器学习算法，并介绍了算法实现和机器学习综合应用、机器学习和深度学习的工程应用等。本书深入浅出，难度适中，具有系统性、完整性、可阅读性、应用性和前瞻性，是一本很好的机器学习教材和人工智能参考书。', '无本书配套有完整的在线讲义、在线视频、作业和练习项目，每章的习题、练习、报告等都配有对应的二维码，读者可直接访问在线教程，选择适合自己的资料。', '无本书配套有完整的在线讲义、在线视频、作业和练习项目，每章的习题、练习、报告等都配有对应的二维码，读者可直接访问在线教程，选择适合自己的资料。', '《机器学习理论与实践》弱化了公式推导与复杂的算法、原理，更着重介绍算法的应用，为每一个模型均配备了编程实例，以便读者能掌握运用理论解决实际问题的方法。', '机器学习在量化金融领域的应用手册。将机器学习模型作为量化因子投资的内核工具；实际案例 R语言和Python双代码，系统介绍股票配置与投资组合管理等方面的机器学习模型使用方法；梳理全球量化金融领域前沿成果，介绍近百篇AI与因子投资交叉领域的重要文献。特别适合金融及大数据相关专业的学生和研究人员、金融机构从业者，以及监管部门的专业人士参考阅读。', '"机器学习具有多学科交叉的特点，是当前学术界和工业界均关注的热点领域，其应用范围十分广泛，已经成为一种解决诸多问题的有效工具。本书以理工科高年级本科生和低年级研究生的基础知识为立足点，以面向工程应用为目标，是一本综合性的机器学习教程。本书既反映机器学习的基础知识和经典方法，又重视深度学习和强化学习的知识内容，使读者不仅能在机器学习领域打下坚实的基础，同时也可以利用所学知识解决遇到的实际问题并进入学科前沿。本书的主要内容包括：? 机器学习理论概述；? 机器学习的统计与优化基础；? 基本回归与分类学习算法；? 支持向量机；? 决策树与集成学习；? 无监督学习算法；? 神经网络与深度学习；? 深度学习专题（GAN、Transformer等）；? 强化学习与深度强化学习。教学资源? 微课视频? 教学大纲? 教学课件? 习题解答"', '（1）320个公式的详细推导解析。在充分捕捉第1版“南瓜书”的读者需求后，第2版扩充了对“西瓜书”解读的覆盖面，公式解读数量由250个上升至320个。（2）机器学习初学小白提升数学基础能力的强推练习册！延续第1版思路，第2版以本科数学基础视角对“西瓜书”中的内容做了更进一步的解读：新增20个对“西瓜书”图片/定理的解读；新增数学知识的解读，同时将其前置在所用到的章节处，不再以附注的形式给出', '以机器学习及其算法为主题，详细介绍了算法中涉及的数学理论。注重机器学习的实际应用，在理论介绍中穿插项目实例，帮助读者掌握机器学习研究的方法。8个综合项目案例，帮助读者理解和应用前面各章所学理论。', '本书是机器学习的实战领域的一本佳作，从机器学习的的基本概念讲起，旨在将初学者引入机器学习的的大门，并走上实践的道路。本书通过讲解机器学习的中的监督学习的和无监督学习的，并结合特征选择和排序、聚类方法、文本和网页挖掘等热点问题，论证了“优化是力量之源”这一观点，为机器学习的在企业中的应用提供了切实可行的�ぷ鹘ㄒ椤�', '本书展示了机器学习中的核心算法和理论，并阐明了算法的过行过程。书中主要涵盖了目前机器学习中各种最实用的理论和算法，包括概念学习、决策树、神经网络、贝叶斯学习、基于实例的学习、遗传算法、规则学习、基于解释的学习和增强学习等。对每一个主题，作者不仅进行了十分详尽和直观的解释，还给出了实用的算法流程。本书被卡内基梅隆等许多大学作为机器学习课程的教材。机器学习这门学科研究的是能通过经验自动改进的计算机算法，其应用从数据挖掘程序到信息过滤系统，再到自动机工具，已经非常丰富。机器学习从很多学科吸收了成果和概念，包括人工智能、概论论与数理统计、哲学、信息论、生物学、认知科学和控制论等，并以此来理解问题的背景、算法和算法中的隐含假定。', '《计算机科学丛书 机器学习的基础教程》介绍机器学习的技术及应用的主要算法，重点讲述理解主流的机器学习的算法所需的核心数学和统计知识。书中介绍的算法涵盖机器学习的的主要问题 分类、聚类和投影。由于本书是机器学习的基础课程的教材，所以尽量减少了数学难度，仅对一小部分重要算法给出详细的描述和推导，而对大部分算法仅给出简单介绍，目的在于使学生打好基础，增强信心和兴趣，鼓励他们进一步学习的该领域的主题或从事相关研究工作。《计算机科学丛书 机器学习的基础教程》是机器学习的导论课程教材，适合作为计算机、自动化及相关专业高年级本科生或研究生的教材，也可供研究人员和工程技术人员参考。', '1.以操作实践为学习的切入点，而不是直接切入理论讲解。2.以任务为驱动，贯穿知识内容。3.充分考虑学习者的认知曲线，由浅入深，边讲边练边切入理论知识。4.通过项目实训训练技能的综合使用能力。', '1.本书由三位美国西北大学教授共同撰写，分享他们多年积累的课程教学和实践经验。该教材获得多个有名大学专家教授联袂推荐。2.该书英文版配套了丰富的教辅资源，包括示例代码、数据集、幻灯片和习题解答。需要使用本书作为教材的教师可以向剑桥大学出版社北京代表处申请[email protected]，或者在网上www.cambridge.org/watt申请。3.本书可作为大学相关专业的教材，既适', '本书融合了Matlab、线性代数、优化理论和机器学习算法，并介绍了算法实现和机器学习综合应用、机器学习和深度学习的工程应用等。本书深入浅出，难度适中，具有系统性、完整性、可阅读性、应用性和前瞻性，是一本很好的机器学习教材和人工智能参考书。', '本书是基于Python以及飞桨（PaddlePaddle）深度学习框架的实践性机器学习入门教程，理论翔实，实用性极强。']
['409条评论', '墨渊图书专营店', '轩天图书专营店', '42条评论', '土星图书专营店', '新华书店总店旗舰店', '博库图书音像专营店', '昊森图书专营店', '天宇阁图书专营店', '新华书店总店旗舰店', '天宇阁图书专营店', '谈笑鸿儒图书专营店', '聊城格林美图书专营店', '天宇阁图书专营店', '天宇阁图书专营店', '晖文图书专营店', '博库图书专营店', '天宇阁图书专营店', '墨渊图书专营店', '北方图书城旗舰店', '中华商务进口图书旗舰店', '天宇阁图书专营店', '机械工业出版社官方旗舰店', '九层图书专营店', '墨渊图书专营店', '新华书店总店旗舰店', '四川新华书店教育专营店', '土星图书专营店', '北方图书城旗舰店', '博库图书音像专营店', '3条评论', '新华书店总店旗舰店', '木垛童书专营店', '爱阅城图书专营店', '博道图书专营店', '墨渊图书专营店', '恒动慧源图书专营店', '木垛童书专营店', '道金图书专营店', '谈笑鸿儒图书专营店', '谈笑鸿儒图书专营店', '红紫杉图书专营店', '新华书店总店旗舰店', '驰博创文图书专营店', '博库图书音像专营店', '机械工业出版社官方旗舰店', '木垛童书专营店', '浙江省新华书店旗舰店', '九层图书专营店', '新华书店总店图书专营店', '爱阅城图书专营店', '新华书店大石桥旗舰店', '联合图书音像专营店', '书墨飘香图书专营店', '新华书店大石桥旗舰店', '墨渊图书专营店', '道金图书专营店', '爱阅城图书专营店', '墨渊图书专营店', '柿柿顺意图书专营店']
[' 机器学习导论 微课视频版 张旭东 著 清华大学出版社 ', ' 机器学习算法实践――推荐系统的协同过滤理论及其应用 本书提出一系列改进协同过滤推荐质量的方法，并将相关算法应用于实际，意义非凡！', ' 【新华书店自营店】机器学习在投资组合中的应用研究 ,倪宣明 等,企业管理出版社 全国五仓就近发货80%城市次日达！团购优惠咨询：18340637603', ' 机器学习实用教程(微课版) 清华大学出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！', ' 【新华书店总店旗舰店】机器学习 工业大数据分析 ,,清华大学出版社 全国五仓就近发货85%城市次日达！团购优惠咨询：13284178503', ' 机器学习算法导论 王磊,王晓东 著 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！', ' 机器学习算法导论 清华大学出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！', ' 机器学习：实用技术指南 ', ' 机器学习入门――基于Sklearn 周元哲 编 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！', ' 机器学习与大数据技术 结合机器学习、大数据、深度学习、图形图像处理、人工智能、Python，结合实际应用', ' 机器学习入门：基于数学原理的Python实战 机器学习启蒙*书', ' 机器学习算法入门 马秦靖 编 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！', ' 【新华书店自营店】机器学习基础与实践,9787302571865 全国五仓就近发货80%城市次日达！团购优惠咨询：18340637603', ' 机器学习(数据科学与大数据技术专业系列规划教材) ', ' 机器学习之路 CaffeKerasscikit learn实战 阿布、胥嘉幸 【店主推荐，正版书放心购买，可开发票】', ' 机器学习基础 原理、算法与实践 清华大学出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！', ' 机器学习基础(原理算法与实践) ', ' 机器学习基础(原理算法与实践) ', ' 机器学习基础(原理算法与实践) ', ' 机器学习 【正版书】 【店主推荐，正版书放心购买，可开发票】', ' 机器学习的综合基础(英文版) ', ' 机器学习入门与实战――基于scikit-learn和Keras ', ' 机器学习算法(MATLAB版) 马昌凤,柯艺芬,谢亚君 著 科学出版社 ', ' 机器学习的煤与瓦斯突出前兆识别方法研究 闫秋艳 著 中国矿业大学出版社 ', ' 机器学习的综合基础(英文版) ', ' 机器学习与优化 毛罗・布鲁纳托（Ma 【店主推荐，正版书放心购买，可开发票】', ' 机器学习实用教程(微课版) 刘波 等 编 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！', ' 【新华书店总店旗舰店】机器学习与Python实践 ,,西安电子科技大学出版社 全国五仓就近发货85%城市次日达！团购优惠咨询：13284178503', ' 机器学习与智能决策支持系统 【正版书】 【店主推荐，正版书放心购买，可开发票】', ' 机器学习中的不平衡分类方法 康琦,吴启迪 同济大学出版社【正版】 正版图书，下单前请先咨询客服，欢迎选购！', ' 机器学习 胡清华 杨柳 高等教育出版社 全新正版，可开发票，团购优惠咨询在线客服', ' 机器学习入门与实战 基于scikit-learn和Keras 电子工业出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！', ' 机器学习 (英文版) 【正版书】 【店主推荐，正版书放心购买，可开发票】', ' 机器学习入门基础:微课版 ', ' 机器学习实战 人民邮电出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！', ' 机器学习(Python实现) 清华大学出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！', ' 机器学习从原理到应用 ', ' 机器学习 第2版 人民邮电出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！', ' 机器学习技术与应用教程(普通高等院校新工科人工智能+系列教材) ', ' 机器学习的高斯过程 Gaussian Processes for Machine Learning 英文原版 全英文版 ', ' 机器学习基础(原理算法与实践) ', ' 机器学习案例实战 第2版 赵卫东 著 人民邮电出版社 ', ' 机器学习与经济大数据分析：基于Python实现 刘征驰 北京大学旗舰店正版任选备注 ', ' 机器学习案例实战（第2版） ', ' 机器学习入门――基于Sklearn 周元哲 编 清华大学出版社 ', ' 机器学习算法与实现――Python编程与应用实例 布树辉 等 编 电子工业出版社 ', ' 机器学习 王贝伦 编 东南大学出版社 ', ' 机器学习与经济大数据分析 基于Python实现 刘征驰 编 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！', ' 机器学习案例实战 TensorFlow PySpark TI-ONE机器学习Tableau数据可视化 决策树随机森林逻辑 ', ' 机器学习在线 解析阿里云机器学习平台 杨旭 【店主推荐，正版书放心购买，可开发票】', ' 机器学习实战(基于Sophon平台的机器学习理论与实践)/工业和信息化领域急需紧缺人才大 ', ' 机器学习 Python+sklearn+TensorFlow 2.0 微课视频版 清华大学出版社 王衡军 大数据与人工智 ', ' 【新华书店自营】机器学习――基于腾讯云机器学习应用工程师认证(TCP),9787302584476 全国五仓就近发货80%城市次日达！团购优惠咨询：18340637603', ' 【正版】机器学习及Python应用 陈强 数据时代统计 人工智能 Python相关软件操作 经典案例 机器学习 ', ' 机器学习 Python+sklearn+TensorFlow 2.0 微课视频版 清华大学出版社 王衡军 大数据与人工智 ', ' 机器学习案例驱动教程 张霞,赵磊 编 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！', ' 机器学习与人工智能(普通高等教育人工智能系列教材) ', ' 机器学习技术（职业教育计算机系列） 同济大学 正版全新 现货直发 量大咨询在线客服有优惠！', ' 机器学习公式详解 南瓜书 周志华西瓜书机器学习伴侣 python编程入门零基础自学深度学习计算机程序设计书籍 实战方法基 ', ' 机器学习 肖汉光 夏清玲 主编 黄同愿 刘智 李艳梅 王海琨 邹洋杨 姜彬 副主编 著 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！']
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['¥99.00', '¥69.00', '¥144.00', '¥49.00', '¥110.00', '¥59.90', '¥59.90', '¥79.00', '¥49.90', '¥49.80', '¥69.00', '¥59.00', '¥78.00', '¥59.80', '¥69.00', '¥69.00', '¥69.00', '¥69.00', '¥37.00', '¥59.90', '¥98.00', '¥36.00', '¥37.00', '¥49.00', '¥55.00', '¥244.48', '¥33.15', '¥59.90', '¥69.80', '¥59.80', '¥69.00', '¥55.00', '¥89.80', '¥52.00', '¥69.00', '¥59.80', '¥75.00', '¥59.80', '¥49.90', '¥89.00', '¥148.00', '¥65.00', '¥60.21', '¥79.00', '¥117.80', '¥158.00', '¥89.00', '¥117.80', '¥49.00', '¥59.00', '¥31.00', '¥49.80', '¥59.80']
['张旭东', '王建芳', '倪宣明 等', '刘波 王荣秀 刘崇文 范兴容', '佚名', '王磊,王晓东', '（美） 詹森・贝尔（Jason Bell）', '周元哲', '牟少敏', '戴璞微,潘斌', '编者:赵卫东//董亮', '阿布、胥嘉幸', '袁梅宇', '[美]米歇尔（Mitchell T.M.', '编者:张军英//杨利英|责编:高樱//陈韵...', '张海涛', '马昌凤,柯艺芬,谢亚君', '毛罗・布鲁纳托（Mauro Brunat', '倪志伟 杨善林', '康琦,吴启迪', 'TomM.Mitchell', '肖睿 向成洪 徐圣林 于伦 王兰 陈祥 乔智', '孙家泽，王曙燕，路龙宾，田振洲，王红玉', '卿来云 黄庆明', '赵卫东 董亮', 'Carl Edward Rasmussen', '赵卫东', '刘征驰 编著', '杨旭', '编者:星环科技人工智能平台团队', '王衡军', '陈强', '张霞', '编者:张举华|责编:刘博//董素芹']
['"机器学习具有多学科交叉的特点，是当前学术界和工业界均关注的热点领域，其应用范围十分广泛，已经成为一种解决诸多问题的有效工具。本书以理工科高年级本科生和低年级研究生的基础知识为立足点，以面向工程应用为目标，是一本综合性的机器学习教程。本书既反映机器学习的基础知识和经典方法，又重视深度学习和强化学习的知识内容，使读者不仅能在机器学习领域打下坚实的基础，同时也可以利用所学知识解决遇到的实际问题并进入学科前沿。本书的主要内容包括：? 机器学习理论概述；? 机器学习的统计与优化基础；? 基本回归与分类学习算法；? 支持向量机；? 决策树与集成学习；? 无监督学习算法；? 神经网络与深度学习；? 深度学习专题（GAN、Transformer等）；? 强化学习与深度强化学习。教学资源? 微课视频? 教学大纲? 教学课件? 习题解答"', '推荐系统发展到现在产生了许多具有广泛影响力的算法模型，经典的算法是协同过滤算法，其易于实现，因而具有广泛的实用价值，但它也存在着算法复杂度高和推荐精度低的问题。《机器学习算法实践 推荐系统的协同过滤理论及其应用》提出了一系列改进协同过滤推荐质量的方法，并将相关算法应用到实际生活中，开发出一个原型系统。', '"本书内容丰富，覆盖面广，囊括了监督机器学习和无监督机器学习的主要内容。对模型所涉及的理论进行了深入浅出的介绍。提供了大量的习题。本书的习题不仅可以帮助读者理解相关的基本概念，而且还能帮助读者进一步熟悉机器学习模型的实现和使用过程。通过视频来介绍每一章的主要内容和习题，主便读者自学。注意培养读者良好的机器学习建模方法和对应用问题的抽象能力、编程能力。与计算机视觉，自然语言处理，深度学习等课程之间有良好的衔接支撑。"', '入选清华大学本科优秀教材建设项目；深入浅出，涵盖面广，应用案例丰富，注重理论联系实际，体例新颖，教辅齐全。', 'Python和机器学习是当今信息领域的热门领域，众多高校开设Python学习。本书以Python为基础，使用sklearn平台，封装了众多机器学习算法，回避了烦琐的数学理论知识 ，对于初学者而言，易于上手实践，能尽快对机器学习有初步认识，提早入门。本书具有如下特点：1、代码详解：区别于市场上众多机器学习教材“重理论轻代码”，往往只是给出伪代码，而本书的代码都是采用Python实现，使用sklearn平台使得机器学习算法具有实践性，从而便于学生更快地掌握机器学习的思想，加速学生入门的过程。2、突出实用性。针对每个机器学习算法都有相关案例。', '强调大数据技术的基本概念和机器学习算法，结合深度学习和人工智能技术，对Python和图形图像处理技术进行了详细阐述，兼顾人工智能领域的发展，与生产实际的应用场景相结合', '1.与周志华编写的《机器学习》相比，本书多了对算法的数学原理详细严谨的推导。 2.与李锐翻译的《机器学习实战》相比，本书多了用面向对象思想将算法模块化，并且书中代码在Python 3 环境下运行。 3.为了照顾初学者，本书补充了全书涉及的高等数学、线性代数、概率论与数理统计、Jessen不等式等数学基础知识。', '机器学习的需要一条脱离过高理论门槛的入门之路。本书《机器学习的篇》从小红帽采蘑菇的故事开篇，介绍了基础的机器学习的分类模型的训练（第章）。如何评估、调试模型？如何合理地发掘事物的特征？如何利用几个模型共同发挥作用？后续章节一步一步讲述了如何优化模型，更好地完成分类预测任务（第2章），并且初步尝试将这些技术运用到金融股票交易中（第3章）。自然界*好的非线性模型莫过于人类的大脑。《深度学习的篇》从介绍并对比一些常见的深度学习的框架开始（第4章），讲解了DNN模型的直观原理，尝试给出一些简单的生物学解释，完成简单的图片识别任务（第5章）。后续章节在此基础上，完成更为复杂的图片识别CNN模型（第6章）。接着，本书展示了使用Caffe完成一个完整的图片识别项目，从准备数据集，到完成识别任务（第7章）。后面简', '《机器学习的／计算机科学丛书》展示了机器学习的中核心的算法和理论，并阐明了算法的运行过程。《机器学习的／计算机科学丛书》综合了许多的研究成果，例如统计学、人工智能、哲学、信息论、生物学、认知科学、计算复杂性和论等，并以此来理解问题的背景、算法和其中的隐含假定。《机器学习的／计算机科学丛书》可作为计算机专业本科生、研究生教材，也可作为相关领域研究人员、教师的参考书。', '本书是机器学习的实战领域的一本佳作，从机器学习的的基本概念讲起，旨在将初学者引入机器学习的的大门，并走上实践的道路。本书通过讲解机器学习的中的监督学习的和无监督学习的，并结合特征选择和排序、聚类方法、文本和网页挖掘等热点问题，论证了“优化是力量之源”这一观点，为机器学习的在企业中的应用提供了切实可行的�ぷ鹘ㄒ椤�', '"本书内容丰富，覆盖面广，囊括了监督机器学习和无监督机器学习的主要内容。对模型所涉及的理论进行了深入浅出的介绍。提供了大量的习题。本书的习题不仅可以帮助读者理解相关的基本概念，而且还能帮助读者进一步熟悉机器学习模型的实现和使用过程。通过视频来介绍每一章的主要内容和习题，主便读者自学。注意培养读者良好的机器学习建模方法和对应用问题的抽象能力、编程能力。与计算机视觉，自然语言处理，深度学习等课程之间有良好的衔接支撑。"', '机器学习的的研究不仅是人工智能研究的重要问题，而且已成为计算机科学与技术的核心问题之一。智能决策支持系统是将人工智能技术引入决策支持系统而形成的一种新型信息系统。本书首先研究了机器学习的的基本概念，在此基础上，详细研究了归纳学习的、范例推理、粗糙集、遗传算法等经典学习的方法 本书后半部分首先介绍了智能决策支持系统的有关概念，接着详细探讨了基于几类具体机器学习的技术的智能决策支持系统，不仅研究了基于机器学习的的智能决策支持系统的框架结构，而且针对各种不同的机器学习的技术，研究了具体的智能决策支持系统，包括 基于神经网络的智能决策支持系统，基于范例推理的智能决策支持系统，基于遗传算法的智能决策支持系统，基于归纳学习的的智能决策支持系统，基于粗糙集的智能决策支持系统，并就*机器学习的', '机器学习的这门学科研究的是能通过经验自动改进的计算机算法，其应用从数据挖掘程序到信息过滤系统，再到自动机工具，已经很丰富。机器学习的从很多学科吸收了成果和概念，包括人工智能、概论论与数理统计、哲学、信息论、生物学、认知科学和论等，并以此来理解问题的背景、算法和算法中的隐含假定。本书展示了机器学习的中的核心算法和理论，并阐明了算法的过行过程。书中主要涵盖了目前机器学习的中各种最实用的理论和算法，包括概念学习的、决策树、神经网络、贝叶斯学习的、基于实例的学习的、遗传算法、规则学习的、基于解释的学习的和增强学习的等。对每一个主题，作者不仅进行了十分详尽和直观的解释，还给出了实用的算法流程。本书被卡内基梅隆等许多大学作为机器学习的课程的教材。机器学习的这门学科研究的是能通过经验自动', '1.以操作实践为学习的切入点，而不是直接切入理论讲解。2.以任务为驱动，贯穿知识内容。3.充分考虑学习者的认知曲线，由浅入深，边讲边练边切入理论知识。4.通过项目实训训练技能的综合使用能力。', '经典算法、课程思政和实验实践“三位一体”，强化经典算法的理解和掌握，对经典算法做到“精”和“通”。以真实生活和科研数据作为研究对象，将理论和实践结合，带领读者在多个领域实践机器学习过程，透彻理解机器学习经典算法，掌握解决机器学习实际问题的很好实践！', '集“算法原理、核心算法实现、流行机器学习平台调用及应用案例”于一体的机器学习宝典。', '（1）作者来自复旦大学，在国内具有一定的影响力，常举办相关的培训和讲座。（2）教材难度适中、系统性强，内容基本覆盖了机器学习和深度学习的核心内容，深入浅出，适合初学者。知识与时俱进，进行了更新。（3）教材配套资料齐全，包括对应的PPT、数据素材、程序源代码、测试题等，另外还提供配套的视频。（4）实践指导性强。作者结合20多家企业的实战合作项目实践，提供300多道原创的选择题、填空和判断题。还有40多个实战案例供读者实验和实训。（5）工信部“十四五”规划教材。', '1.作者与多家知名企业合作，开展了多项机器学习数据分析的项目，积累了详细的分析案例。2.作者是国内早期研究商务智能的学者之一（2001 年起），在国内也是较早开设商务智能等数据分析课程（2003 年起），有一定的影响力。', 'Python和机器学习是当今信息领域的热门领域，众多高校开设Python学习。本书以Python为基础，使用sklearn平台，封装了众多机器学习算法，回避了烦琐的数学理论知识 ，对于初学者而言，易于上手实践，能尽快对机器学习有初步认识，提早入门。本书具有如下特点：1、代码详解：区别于市场上众多机器学习教材“重理论轻代码”，往往只是给出伪代码，而本书的代码都是采用Python实现，使用sklearn平台使得机器学习算法具有实践性，从而便于学生更快地掌握机器学习的思想，加速学生入门的过程。2、突出实用性。针对每个机器学习算法都有相关案例。', '无本书配套有完整的在线讲义、在线视频、作业和练习项目，每章的习题、练习、报告等都配有对应的二维码，读者可直接访问在线教程，选择适合自己的资料。', '本书是一本以Python语言为工具，融合数学、信息科学与经济学等多领域知识的交叉学科教材。本书有以下特点：・ 将机器学习建模思想分散融入各类数学模型中。例如，将“模型拟合”融入线性回归，将“模型评估”融入逻辑回归，将“核函数”融入支持向量机，将“集成学习”融入决策树????帮助读者体会隐藏于模型背后的机器学习建模核心思想，有效提高学习效率。・ 注重模型原理、代码实现与应用场景的紧密结合。对于每个机器学习模型，先以一个简洁例子引入其应用场景，再通过数学建模介绍算法内在逻辑并辅以核心代码实现，最后结合实际场景展示模型应用效果，达到理论、技术、应用的融会贯通。・ 配备丰富数字资源。各章均配有习题答案、插图原图以及教辅资源，既便于教师备课和授课，也有利于学生课后进一步领会和练习书中内容。此外，本', '以机器学习的中的典型案例为主线，条分缕析梳理阿里云的平台功能，讲解如何用阿里云的机器学习的平台来实现各类应用，包括商家作弊检测、生存预测、信用风险预测、用户购买行为预测等，并完整地介绍了机器学习的的基本原理与实践技巧。', '"l突出机器学习系统内容，精选机器学习常用算法。l覆盖腾讯云机器学习专项认证知识点。l实例均使用腾讯的TI-ONE机器学习平台，提供典型Python算法与案例。l帮助读者快速入门，提供案例代码等丰富的配套资源。全书深入浅出，兼具广度与深度，帮助读者掌握机器学习、深度学习的原理与应用。"', '机器学习是人工智能的一个重要分支与核心研究内容，是目前实现人工智能的一条重要途径。机器学习的研究工作发展很快，其应用已遍及人工智能的各个领域，如数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、智能机器人等，也涌现出了很多机器学习库，帮助开发者搭建一个机器学习模型。本书以Python语言中专门针对机器学习应用而发展起来的Scikit-learn（0.22.2）库为基础，结合机器学习前辈们的经验，用6个真实数据的案例引入数据分析、分类、回归、聚类、特征降维和异常检测6个任务，帮助读者以最快的速度掌握机器学习开发的实战技能。', '《机器学习》有两大特色。一是注重实践，书中每个算法都包括算法原理、算法步骤、实战讲解和实验练习几部分，读者通过实战可以加深对算法的理解，提高应用算法来解决问题的能力。二是注重入门基础，本书逐一讲解模型评估、分类问题、回归问题、聚类问题、降维问题这几大类机器学习的基础算法，帮助读者筑牢机器学习的理论根基，此后遇到相关问题都可以通过这几类算法及其组合来解决。']
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['¥345.00', '¥48.00', '¥59.80', '¥99.00', '¥59.00', '¥59.90', '¥79.00', '¥79.00', '¥54.90', '¥82.96', '¥64.50', '¥58.00', '¥59.80', '¥69.00', '¥59.80', '¥59.00', '¥59.90', '¥49.00', '¥69.00', '¥99.00', '¥99.00', '¥99.00', '¥32.00', '¥59.00', '¥77.00', '¥49.80', '¥69.80', '¥59.80', '¥258.00', '¥65.00', '¥59.00', '¥59.00', '¥59.00', '¥59.00', '¥98.00', '¥49.00', '¥49.00', '¥119.00', '¥29.80', '¥129.00', '¥49.80', '¥69.00', '¥98.00', '¥45.26', '¥49.80', '¥38.00', '¥119.00', '¥59.80', '¥137.00', '¥59.00', '¥119.00']
['陈亮', 'Marc', '佚名', '[印] 阿迪蒂亚・夏尔马（Aditya Sharma） [印] 维什韦什・拉维', '[美]Brett Lantz 李洪成、许', '周志华 等', '[美]米歇尔（Mitchell T.M.', '吴梅梅', '[土耳其]Ethem Alpaydin', '赵卫东', '丘�v玮 潘怡 译', '王磊,王晓东', '李阳；许若波；阮文飞；张先玉', '袁梅宇', '(爱尔兰)约翰・D.凯莱赫(John D.Kelleher),(爱尔兰)布莱恩・', '[爱尔兰] 约翰?D.凯莱赫（John D. Kelleher） 布莱恩?马克?纳', '李光荣', '(美)丹尼尔・怀特纳克(Daniel Whitenack)', '汤凌冰', '阿布、胥嘉幸', '乔景慧', '庞俊彪 黄庆明 田奇 张宝昌', '雷明', '(法)纪尧姆・科克雷', '[美]Peter Harrington', '编者:张举华|责编:刘博//董素芹...', '张举华', '徐宁', '(意大利)马可・戈里', '马昌凤,柯艺芬,谢亚君', '张宝昌、黄雷、丁嵘、王田', '王志', '佩德罗拉腊尼亚加', '(法)奥雷利安・杰龙(AurélienGéron)', '[美] 戴维・朱利安（David Julian）']
['1.将Python基础与机器学习常用编程库精炼整合，帮助零基础读者更快地学会使用Python进行机器学习。2.以实现机器学习流程的各个步骤为导向，介绍了如何从零开始构建机器学习应用所需的推荐技能3.设计思路以应用为导向，让读者明确如何利用所学知识来解决问题，通过课后练习巩固所学知识，使读者真正理解并能够应用所学知识4.提供PPT课件、教学大纲、教学进度表等教学资源', 'OpenCV是用于构建计算机视觉应用程序的一个开源库。本书将全面介绍新发布的OpenCV 4版本所提供的大量新特性和平台改进。 首先，你将了解OpenCV 4的新特性并安装OpenCV 4来构建计算机视觉应用程序。然后，你将探索机器学习的基础知识，学习设计用于图像处理的各种算法，循序渐进地掌握监督学习和无监督学习，并将获得使用Python中的scikit-learn开发各种机器学习应用程序的实践经验。接着，你将学习决策树、支持向量机（SVM）、贝叶斯学习等各种机器学习算法，以及如何将这些算法应用于目标检测等计算机视觉操作。之后，你将深入研究深度学习和集成学习，并探索它们在现实世界中的应用，如手写数字分类和手势识别等。*后，你将学习用于构建图像处理系统的英特尔OpenVINO工具包。 学习完本书，你将掌握使用OpenCV 4构建智能计算机视觉应用程序所需要的机器学习', 'R本身是一款十分的数据分析和数据可视化软件。《机器学习的与R语言》通过将实践案例与核心的理论知识相结合，提供了你开始将机器学习的应用到你自己项目中所需要的知识。《机器学习的与R语言》主要内容 机器学习的的基本概念和理论，用于机器学习的的R软件环境 如何应用R来管理数据，进行数据的探索分析和数据可视化 典型的机器学习的算法和案例，并给出了详细的分析步骤 模型性能评价的原理和方法 提高模型性能的几种常用方法 其他机器学习的主题。《机器学习的与R语言》适用于任何希望使用数据来采取行动的人。读者只需要具有R的一些基本知识，不需要具备机器学习的的深厚基础。不管是R初学者，还是熟练的R用户都能从书中找到对自己有用的内容。', '《机器学习理论与实践》弱化了公式推导与复杂的算法、原理，更着重介绍算法的应用，为每一个模型均配备了编程实例，以便读者能掌握运用理论解决实际问题的方法。', '《机器学习的／计算机科学丛书》展示了机器学习的中核心的算法和理论，并阐明了算法的运行过程。《机器学习的／计算机科学丛书》综合了许多的研究成果，例如统计学、人工智能、哲学、信息论、生物学、认知科学、计算复杂性和论等，并以此来理解问题的背景、算法和其中的隐含假定。《机器学习的／计算机科学丛书》可作为计算机专业本科生、研究生教材，也可作为相关领域研究人员、教师的参考书。', '《机器学习的导论（原书第2版）》讨论了机器学习的在统计学、模式识别、神经网络、人工智能、信号处理等不同领域的应用，其中涵盖了监督学习的、贝叶斯决策理论、参数方法、多元方法、多层感知器、局部模型、隐马尔可夫模型、分类算法评估和比较以及增强学习的。《机器学习的导论（原书第2版）》可供完成计算机程序设计、概率论、微积分和线性代数课程的高年级本科生和研究生使用，也可供对机器学习的感兴趣的工程技术人员参考。', '经典算法、课程思政和实验实践“三位一体”，强化经典算法的理解和掌握，对经典算法做到“精”和“通”。以真实生活和科研数据作为研究对象，将理论和实践有机结合，带领读者在多个领域实践机器学习过程，透彻理解机器学习经典算法，掌握解决机器学习实际问题的很好实践！', '现在，越来越多的人开始接触并考虑引入大数据技术来促进公司产品的销售以获得更多利润，而机器学习的已经成为除统计以外一种新的分析方法，采用学习的算法既能提高数据模型的预测精准度，又确保了对商务活动及其发展过程的预测能够脱离人脑计算能力的局限，使面向大数据的分析处理在依托计算机大规模计算能力下得以完成。本书由数据科学家亲笔撰写，借助当前机器学习的和数据分析领域*常用的工具R语言，深入浅出地介绍了采用R语言进行数据分析及构建预测模型的00多种实用方法，包括分类、回归、聚类、关联分析等常用机器学习的算法的实现，每一个算法都通过具体案例详细说明构建模型、实现模型以及评价模型的过程。而且书中还系统讲解了相关的R语言基础知识，包括环境准备以及数据转换、分析和结果可视化的方法。此外，还详细展示了使用R', '%26nbsp;', '《机器学习的导论（原书第2版）》讨论了机器学习的在统计学、模式识别、神经网络、人工智能、信号处理等不同领域的应用，其中涵盖了监督学习的、贝叶斯决策理论、参数方法、多元方法、多层感知器、局部模型、隐马尔可夫模型、分类算法评估和比较以及增强学习的。《机器学习的导论（原书第2版）》可供完成计算机程序设计、概率论、微积分和线性代数课程的高年级本科生和研究生使用，也可供对机器学习的感兴趣的工程技术人员参考。', '推荐购买：《期权交易――核心策略与技巧解析》《量化投资：以MATLAB为工具》《量化投资――策略与技术（典藏版）》《量化投资与对冲基金入门》《期权策略》《中国对冲基金经理风云录》《一个革命的范式――对冲基金与另类投资组合策略与理论》 《机器学习在量化投资中的应用研究》是国内少有的研究机器学习在量化投资中应用的专著。主要运用多层感知器神经网络、广义自回归神经网络、模糊神经网络与支持向量机对证券时间序列进行回归分析。特别是在支持向量机框架下构造了小波、流形小波与样条小波三种核函数，并在此基础上建立了股指收益与波动预测两类新的量化投资模型。本书可供计算机、信息管理与金融类专业高年级本科生与研究生使用，也可供从事机器学习技术与应用研究的科研人员、金融市场数据分析人员以及机器学习软件开发人', '机器学习的需要一条脱离过高理论门槛的入门之路。本书《机器学习的篇》从小红帽采蘑菇的故事开篇，介绍了基础的机器学习的分类模型的训练（第章）。如何评估、调试模型？如何合理地发掘事物的特征？如何利用几个模型共同发挥作用？后续章节一步一步讲述了如何优化模型，更好地完成分类预测任务（第2章），并且初步尝试将这些技术运用到金融股票交易中（第3章）。自然界*好的非线性模型莫过于人类的大脑。《深度学习的篇》从介绍并对比一些常见的深度学习的框架开始（第4章），讲解了DNN模型的直观原理，尝试给出一些简单的生物学解释，完成简单的图片识别任务（第5章）。后续章节在此基础上，完成更为复杂的图片识别CNN模型（第6章）。接着，本书展示了使用Caffe完成一个完整的图片识别项目，从准备数据集，到完成识别任务（第7章）。后面简', '1.针对零基础。每个内容以典型的例子说明算法的应用环境、数据原理，公式的实现。2.给方法有演练。不仅给出传统的例子和代码，还给出模型以下三方面的内容：1）不同参数的结果，理解原理和模型的能力；2）公式的变种，达到举一反三。3）给出方法的典型应用。3.通俗易懂。目标是让只有大学本科教育基础的人，能在第一次阅读能明白60%，第二次能明白90%。4.资源丰富。教学PPT、源代码、教学大纲、教案、习题解答，还有重要知识点的微课讲解等。', '本书是针对非计算机专业编写的机器学习教材，内容由浅入深，使用目前流行的Python语言进行描述。书中示例丰富、落地，具有较高的学习价值。1.内容翔实，案例新颖2.模拟实训，代码指导3.资源丰富，便于教学', '机器学习的是当前解决很多人工智能问题的核心技术，深度学习的的出现带来了自202年以来的人工智能复兴。本书是机器学习的和深度学习的领域的入门与提高教材，系统、深入地讲述机器学习的与深度学习的的主流方法与理论，并紧密结合工程实践与应用。全书由2章组成，共分为三大部分。第～3章为*部分，介绍机器学习的的基本原理、所需的数学知识（包括微积分、线性代数、概率论和*化方法），以及机器学习的中的核心概念。第4～20章为第二部分，是本书的主体，介绍各种常用的有监督学习的算法、无监督学习的算法、半监督学习的算法和强化学习的算法。对于每种算法，从原理与推导、工程实现和实际应用3个方面进行介绍，对于大多数算法，都配有实验程序。第2章为第三部分，介绍机器学习的和深度学习的算法实际应用时面临的问题，并给出典型的解决', '机器学习在量化金融领域的应用手册。将机器学习模型作为量化因子投资的内核工具；实际案例 R语言和Python双代码，系统介绍股票配置与投资组合管理等方面的机器学习模型使用方法；梳理全球量化金融领域前沿成果，介绍近百篇AI与因子投资交叉领域的重要文献。特别适合金融及大数据相关专业的学生和研究人员、金融机构从业者，以及监管部门的专业人士参考阅读。', '机器学习的是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向，在现今的大数据时代背景下，捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式，成为各行业求生存、谋发展的决定性手段，这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目。《机器学习的实战》主要介绍机器学习的基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习的算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树（CART）算法等。第三部分则重点介绍无监督学习的及其一些主要算法 k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习的算法的一些附属工具。《机器学习的实战》通过精心编排的实例，切入日常工作任务，摒弃学术化语言，利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统', '适读人群 ：研究生、科研人员、从业者等 ◆中国计算机领域具有重要突破或重要创新的博士研究生科研成果 ◆2021年度CCF优秀博士学位论文奖 ◆构建了标记增强基础理论框架 ◆提出了面向标记分布学习的标记增强专用算法 ◆在其他学习范式上应用了标记增强', '本书强调基础知识与前沿研究的无缝衔接，从机器学习基础、深度学习理论与应用逐步深入，内容由易到难,循序渐进。 本书强调理论与实践的有效结合，引入大量案例讲解算法，使读者可以在学习案例的基础上更好地学习算法和理论。本书整体逻辑严密，各章节又相对独立，不仅包括传统的理论和方法，也融入了一些新的算法和比较流行的机器学习理论，使读者了解机器学习的新方向和新发展。本书可以作为计算机科学与技术、人工', '本书强调基础知识与前沿研究的无缝衔接，从机器学习基础、深度学习理论与应用逐步深入，内容由易到难,循序渐进。 本书强调理论与实践的有效结合，引入大量案例讲解算法，使读者可以在学习案例的基础上更好地学习算法和理论。本书整体逻辑严密，各章节又相对独立，不仅包括传统的理论和方法，也融入了一些新的算法和比较流行的机器学习理论，使读者了解机器学习的新方向和新发展。本书可以作为计算机科学与技术、人工智能、智能科学与技术等专业的教学用书，也可以作为对机器学习感兴趣的读者的参考书。本书配套教学课件，读者可从清华大学出版社网站下载使用。', '《机器学习》有两大特色。一是注重实践，书中每个算法都包括算法原理、算法步骤、实战讲解和实验练习几部分，读者通过实战可以加深对算法的理解，提高应用算法来解决问题的能力。二是注重入门基础，本书逐一讲解模型评估、分类问题、回归问题、聚类问题、降维问题这几大类机器学习的基础算法，帮助读者筑牢机器学习的理论根基，此后遇到相关问题都可以通过这几类算法及其组合来解决。']
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