Giuseppe 共有5条记录 共耗时[0.000]秒
页码:1/1    每页显示:10 记录 跳转:
  • 正在加载图片,请稍后......

    罗马法史:(意)朱塞佩·格罗索(Giuseppe Grosso)

    作者:(意)朱塞佩·格罗索(Giuseppe Grosso) 出版社:中国政法大学出版社 出版时间:1994 ISBN:7-5620-1167-2
    索书号:D904.1/1 分类号:D904.1 页数:515页 价格:21.50
    复本数: 在馆数:
    累借天数: 累借次数:
    详细信息
    索书号 展开
  • 正在加载图片,请稍后......

    机器学习算法:(意) 朱塞佩·博纳科尔索, Giuseppe Bonaccorso, 罗娜, 汪文发

    作者:(意) 朱塞佩·博纳科尔索, Giuseppe Bonaccorso, 罗娜, 汪文发 出版社:机械工业出版社 出版时间:2020 ISBN:978-7-111-64578-8
    索书号:TP181/51 分类号:TP181 页数:X, 353页 价格:99.00
    复本数: 在馆数:
    累借天数: 累借次数:
    本书在阐明基本原理的基础上, 侧重于在Python环境下如何实现机器学习, 并通过大量实例展示了不同场景下机器学习方法的应用。
    详细信息
    索书号 展开
  • 正在加载图片,请稍后......

    MATLAB机器学习:(意) 朱塞佩·恰布罗, Giuseppe Ciaburro, 张雅仁, 李洋

    作者:(意) 朱塞佩·恰布罗, Giuseppe Ciaburro, 张雅仁, 李洋 出版社:人民邮电出版社 出版时间:2020 ISBN:978-7-115-53203-9
    索书号:TP181/115 分类号:TP181 页数:232页 价格:69.00
    复本数: 在馆数:
    累借天数: 累借次数:
    MATLAB为机器学习领域提供了必要的工具。用户可以借助MATLAB环境提供的强大交互式图形界面, 非常轻松地解决机器学习问题。本书前3章主要介绍MATLAB机器学习初步、使用MATLAB导入数据和组织数据的方法, 以及从数据到知识发掘, 中间3章主要介绍回归分析、分类分析以及无监督学习, 最后3章讲解了人工神经网络、降维变换的方法以及机器学习实战等内容。
    详细信息
    索书号 展开
  • 正在加载图片,请稍后......

    最优化模型: 线性代数模型、凸优化模型及应用:(美) 朱塞佩·C.卡拉菲奥, 洛朗·艾尔·加豪伊, Giuseppe C.Calafiore, Laurent EI Ghaoui, 薄立军

    作者:(美) 朱塞佩·C.卡拉菲奥, 洛朗·艾尔·加豪伊, Giuseppe C.Calafiore, Laurent EI Ghaoui, 薄立军 出版社:机械工业出版社 出版时间:2022 ISBN:978-7-111-70405-8
    索书号:O224/2 分类号:O224 页数:X, 579页 价格:159.00
    复本数: 在馆数:
    累借天数: 累借次数:
    本书是优化理论方面的数学教材, 全书共分为三部分: 第一部分 (第2-7章) 主要介绍线性代数相关知识, 包括向量、矩阵、对称矩阵、奇异值分解、线性方程组、最小二乘和矩阵算法等 ; 第二部分 (第8-12章) 主要介绍凸优化相关知识, 包括凸性、线性规划、二次规划、几何规划、二阶锥规划、鲁棒优化模型、半定模型等 ; 第三部分 (第13-16章) 主要介绍相关应用, 包括监督学习、最小二乘预测、无监督学习、最优投资组合、控制问题、工程设计等。
    详细信息
    索书号 展开
  • 正在加载图片,请稍后......

    精通机器学习算法:(意) 朱塞佩·博纳科尔索, Giuseppe Bonaccorso, 刘继红, 王瑞文, 张强

    作者:(意) 朱塞佩·博纳科尔索, Giuseppe Bonaccorso, 刘继红, 王瑞文, 张强 出版社:中国电力出版社 出版时间:2023 ISBN:978-7-5198-6989-2
    索书号:TP181/172 分类号:TP181 页数:628页 价格:169.00
    复本数: 在馆数:
    累借天数: 累借次数:
    本书将数学理论与实例相结合, 这些实例以最先进的通用机器学习框架为基础, 由Python实现, 向读者介绍更复杂的算法。全书共25章, 包括机器学习模型基础、损失函数和正则化、半监督学习导论、高级半监督分类、基于图的半监督学习、聚类和无监督学习模型、高级聚类和无监督学习模型、面向营销的聚类和无监督学习模型、广义线性模型和回归、时序分析导论、贝叶斯网络和隐马尔可夫模型、最大期望算法、成分分析和降维、赫布学习、集成学习基础、高级提升算法、神经网络建模、神经网络优化、深度卷积网络、循环神经网络、自编码器、生成对抗网络导论、深度置信网
    详细信息
    索书号 展开
Giuseppe 共有5条记录 共耗时[0.000]秒
页码:1/1    每页显示:10 记录 跳转: