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  突围算法: 机器学习算法应用:刘凡平

  作者：刘凡平 出版社：电子工业出版社 出版时间：2020 ISBN：978-7-121-39263-4
  索书号：TP181/50 分类号：TP181 页数：XV, 247页 价格：79.00
  

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  本书主要对算法的原理进行了介绍, 并融合大量的应用案例, 详细介绍使用机器学习模型的一般方法, 帮助读者理解算法原理, 学会模型设计。本书首先介绍数据理解、数据的处理与特征, 帮助读者认识数据 ; 然后从宏观、系统的角度介绍机器学习算法分类、一般学习规则及机器学习的基础应用 ; 接着根据项目研发的流程, 详细介绍了模型选择和结构设计、目标函数设计、模型训练过程设计、模型效果的评估与验证、计算性能与模型加速 ; 最后通过多个应用案例帮助读者加强对前面知识点的理解。

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  机器学习入门: 数学原理解析及算法实践:董政

  作者：董政 出版社：机械工业出版社 出版时间：2022 ISBN：978-7-111-70344-0
  索书号：TP181/175 分类号：TP181 价格：79.00
  

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  本书面向人工智能领域的初学者, 比较全面地介绍了机器学习的基本方法, 循序渐进地阐述了其中的数学原理, 让读者能够知其然, 然后知其所以然。全书分为两部分, 第一部分介绍专家系统、决策树、人工神经元、线性回归和逻辑斯蒂回归等内容, 第二部分进入人工神经网络, 并介绍无监督学习和强化学习等内容。书中结合应用场景, 列举了大量编程实例帮助读者开展动手实践, 理论与实践相辅相成, 对算法原理产生更加直观和感性的认识。

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  分布式机器学习: 算法、理论与实践:刘铁岩 ...

  作者：刘铁岩 ... 出版社：机械工业出版社 出版时间：2018 ISBN：978-7-111-60918-6
  索书号：TP181/17 分类号：TP181 页数：XII, 264页 价格：89.00
  

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  本书旨在全面介绍分布式机器学习的现状，深入分析其中的核心技术问题，并且讨论该领域未来的发展方向。

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  机器学习算法及其应用:吴梅梅

  作者：吴梅梅 出版社：机械工业出版社 出版时间：2020 ISBN：978-7-111-65423-0
  索书号：TP181/42 分类号：TP181 页数：146页 价格：58.00
  

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  本书系统地阐述了机器学习中的常用分类与推荐方法, 介绍了网络音乐自动分类与推荐的理论基础, 重点探讨了SVM和KNN分类算法的改进, 以及协同过滤推荐算法和基于马尔科夫模型推荐算法的改进, 并对改进后的算法应用到音乐自动分类和个性化推荐领域进行了探索性研究。

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  深入理解XGBoost: 高效机器学习算法与进阶:何龙

  作者：何龙 出版社：机械工业出版社 出版时间：2020 ISBN：978-7-111-64262-6
  索书号：TP181/40 分类号：TP181 页数：370页 价格：99.00
  

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  本书以机器学习必会知识做铺垫, 深入剖析XGBoost的原理、分布式实现、深度应用、模型选择与优化等。第1-3章使读者对机器学习算法有整体认知, 了解如何在模型训练过程中进行优化、评估模型结果, 并熟悉常用机器学习算法的实现原理和应用, 如线性回归、逻辑回归、决策树、神经网络、支持向量机等。第4章是简单的实际案例, 讲解如何通过XGBoost解决分类、回归、排序等问题, 以及XGBoost中常用功能。第5-7章是本书重点, 从原理与源码层面深入剖析XGBoost, 涵盖XGBoost原理与理论证明、分布式XGBoost的实现、XGBoost中各个组件的源码解析。第8-9章为进阶内容, 帮读者打通实践中的算法与工程难点,

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  深入浅出: 工业机器学习算法详解与实战:张朝阳

  作者：张朝阳 出版社：机械工业出版社 出版时间：2020 ISBN：978-7-111-64056-1
  索书号：TP181/44 分类号：TP181 页数：X, 273页 价格：69.00
  

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  本书中介绍了近年来在业界被泛应的机器学习算法, 这些算法经受了时间的考验, 不但效果好且使用方便。此外, 本书也十分注重理论的深度和完整性, 内容编排要求由浅入深、推理完整、前后连贯、自成体系, 先讲统计学、矩阵、优化方法这些基础知识, 再介绍线性模型、概率图模型、本向量化算法、树模型和深度学习。与多数机器学习图书不同, 本书还介绍了算法周边的程架构及实现原理, 如何实时地收集训练样本和监控算法指标、参数服务器的架构设计、做A/B测试的注意事项等。

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  机器学习: 从基础理论到典型算法:

  作者： 出版社：机械工业出版社 出版时间：2022 ISBN：978-7-111-70894-0
  索书号：TP181/151 分类号：TP181 页数：X, 364页 价格：119.00
  

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  本书深入浅出地介绍了目前机器学习领域中重要的理论和关键的算法, 涵盖机器学习的前沿内容, 同时提供讨论和证明算法所需的理论基础与概念, 并且指出了这些算法在实际应用中的关键点, 旨在通过对一些基本问题乃至前沿问题的精确证明, 为读者提供新的理念和理论工具。本书注重对算法的分析和理论的关注, 涉及的内容包括: 概率近似正确 (PAC) 学习框架、基于Rademacher复杂度和VC一维的泛化界、支持向量机 (SVM) 、核方法、boosting、在线学习、多分类、排序、回归、算法稳定性、降维、学习自动机和语言和强化学习。

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  机器学习的数学原理和算法实践:大威

  作者：大威 出版社：人民邮电出版社 出版时间：2021 ISBN：978-7-115-55696-7
  索书号：TP181/119 分类号：TP181 页数：254页 价格：69.00
  

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  本书从数学基础知识入手, 通过前3章的介绍, 帮助读者轻松复习机器学习涉及的数学知识 ; 然后, 通过第4-第13章的介绍, 逐步讲解机器学习常见算法的相关知识, 帮助读者快速入门机器学习 ; 最后, 通过第14章的综合实践, 帮助读者回顾本书内容, 进一步巩固所学知识。

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  机器学习: 从公理到算法:于剑

  作者：于剑 出版社：清华大学出版社 出版时间：2017 ISBN：978-7-302-47136-3
  索书号：TP181/4 分类号：TP181 页数：X, 231页 价格：80.00
  

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  本书共17章, 由两部分组成。第一部分是机器学习公理以及部分理论演绎, 包括第1、2、6、8章, 论述学习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算法, 包括单类、多类和多源问题。

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  基于免疫计算的机器学习方法及应用:徐雪松

  作者：徐雪松 出版社：电子工业出版社 出版时间：2017 ISBN：978-7-121-32363-8
  索书号：TP181/22 分类号：TP181 页数：226页 价格：49.00
  

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  本书立足于工程应用, 将免疫智能计算方法引入机器学习领域, 致力于研究基于生物免疫原理的机器学习软计算方法, 以免疫计算智能的基本原理为线索, 对其研究状况加以系统性的论述, 从理论、算法构建及工程应用等方面对免疫机器学习进行介绍和分析。

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