经典好书《机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow》读书内容简介:章，涵盖机器学习的基础理论知识和基本算法——从线性回归到随机森林等，帮助读者掌握Scikit-Learn的常用方法；第二部分为第9章到第16章，探讨深度学习和常用框架TensorFlow，一步一个脚印地带领读者使用TensorFlow搭建和训练深度神...详情

经典好书《机器学习》读书内容简介:究。它并不想成为一本关于机器学习的工具书或者理论书籍，它注重的是一个学习的过程，因而对于任何有一些编程背景和定量思维的人来说，它都是不错的选择。——Max Shron OkCupid机器学习是计算机科学和人工智能中非常重要...详情

经典好书《机器学习基础》读书内容简介: 作者简介详情

经典好书《白话机器学习算法》读书内容简介:同，本书另辟蹊径，用通俗易懂的人类语言以及大量有趣的示例和插图讲解10多种前沿的机器学习算法。内容涵盖k均值聚类、主成分分析、关联规则、社会网络分析等无监督学习算法，以及回归分析、k最近邻、支持向量机、决策树、随机森林、神经网络等监督学习算法，并概述...详情

经典好书《计算机视觉之深度学习：使用TensorFlow和Keras训练高级神经网络》读书内容简介:尼（Rajalingappaa Shanmugamani），目前在Kairos担任技术经理。在此之前，曾在新加坡SAP公司担任深度学习主管，也在创业公司从事过计算机视觉产品的开发和咨询工作。在同行评审的期刊和会议上多次发表文章，并在机器学习领域申请了...详情

经典好书《机器学习与优化》读书内容简介:的基本概念讲起，旨在将初学者引入机器学习的大门，并走上实践的道路。本书通过讲解机器学习中的监督学习和无监督学习，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，为机器学习在企业中的应用提供了切实可行的操作建...详情

经典好书《机器学习线性代数基础》读书内容简介: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。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...详情

经典好书《Python机器学习（原书第2版)》读书内容简介:类书相比，本书除了介绍如何用Python和基于Python的机器学习软件库进行实践外，还对机器学习概念的必要细节进行讨论，同时对机器学习算法的工作原理、使用方法以及如何避免掉入常见的陷阱提供直观且翔实的解释，是Python机器学习入门必读之作。</p...详情

经典好书《机器学习基础教程》读书内容简介: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...详情

经典好书《图解机器学习》读书内容简介:小二乘法实现的各种机器学习算法进行了详细的介绍。第Ⅰ部分介绍了机器学习领域的概况；第Ⅱ部分和第Ⅲ部分分别介绍了各种有监督的回归算法和分类算法；第Ⅳ部分介绍了各种无监督学习算法；第Ⅴ部分介绍了机器学习领域中的新兴算法。书中大部分算法都有相应的MATLA...详情