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    机器学习的数学:雷明

    作者:雷明 出版社:人民邮电出版社 出版时间:2021 ISBN:978-7-115-54293-9
    索书号:TP181/90 分类号:TP181 页数:396页 价格:109.00
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    本书的目标是帮助读者全面、系统地掌握机器学习所必需的数学知识。全书由8章组成, 内容包括一元函数微积分、线性代数与矩阵论、多元函数微积分、最优化方法、概率论、信息论、随机过程, 以及图论。本书从机器学习的角度讲授这些数学知识, 举例说明它们在该领域的应用, 使读者对某些抽象的数学概念和理论的实际应用有直观、具体的认识。
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    机器学习基础:肖睿 ...

    作者:肖睿 ... 出版社:人民邮电出版社 出版时间:2021 ISBN:978-7-115-56281-4
    索书号:TP181/108 分类号:TP181 页数:16, 240页 价格:59.80
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    本书共14章, 内容涵盖基本的机器学习概念和环境搭建, 目前各个领域中的热门算法, 以及数据预处理、模型评估和文本数据分析等。希望本书可以让读者轻松入门, 在动手实践的过程中找到乐趣。
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    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
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    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。
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    机器学习入门之道:(日) 中井悦司, 姚待艳

    作者:(日) 中井悦司, 姚待艳 出版社:人民邮电出版社 出版时间:2018 ISBN:978-7-115-47934-1
    索书号:TP181/6 分类号:TP181 页数:XVIII, 201页 价格:59.00
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    本书紧紧围绕“机器学习的商业应用”这个主题, 从数学原理上解释了机器学习的一些基础算法, 如最小二乘法、最优推断法、感知器、Logisitic回归、K均值算法、EM算法、贝叶斯推断等。
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    精通机器学习: 基于R:(美) Cory Lesmeister, 陈光欣

    作者:(美) Cory Lesmeister, 陈光欣 出版社:人民邮电出版社 出版时间:2018 ISBN:978-7-115-47778-1
    索书号:TP181/12 分类号:TP181 页数:291页 价格:69.00
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    本书为读者提供机器学习和R语言的坚实算法基础和业务基础, 内容包括机器学习基本概念、线性回归、逻辑斯蒂回归和判别分析、线性模型的高级特性选择、K最近邻和支持向量机等, 力图平衡实践中的技术和理论两方面。
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    机器学习: 理论、实践与提高:(法) Massih-Reza Amini, 许鹏

    作者:(法) Massih-Reza Amini, 许鹏 出版社:人民邮电出版社 出版时间:2018 ISBN:978-7-115-47965-5
    索书号:TP181/15 分类号:TP181 页数:xvi, 219页 价格:59.00
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    本书是机器学习理论与算法的参考书目, 从监督学习、半监督学习的基础理论开始, 采用简单、流行的C语言, 逐步介绍了常见、先进的理论概念、算法与实践案例, 呈现了相应的经典算法和编程要点, 满足读者希望了解机器学习运作模式的根本需求。
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    Keras深度学习与神经网络:肖睿, 程鸣萱

    作者:肖睿, 程鸣萱 出版社:人民邮电出版社 出版时间:2022 ISBN:978-7-115-56478-8
    索书号:TP181-43/2 分类号:TP181-43 页数:196页 价格:59.80
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    本书从人工智能导论入手, 阐述人工智能的发展及现状, 重点介绍了机器学习和神经网络基础、反向传播原理、卷积神经网络和循环神经网络等内容。本书内容由浅入深, 循序渐进, 从神经元和感知机入手, 逐步讲解深度学习中神经网络基础、反向传播以及更深层次的卷积神经网络、循环神经网络。本书知识体系完整, 内容覆盖面广, 介绍了深度学习中常用的模型和算法, 助力读者全方位掌握深度学习的相关知识。
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    机器学习精讲:(加) 安德烈·布可夫, Andriy Burkov, 韩江雷

    作者:(加) 安德烈·布可夫, Andriy Burkov, 韩江雷 出版社:人民邮电出版社 出版时间:2020 ISBN:978-7-115-51853-8
    索书号:TP181/54 分类号:TP181 页数:196页 价格:69.00
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    本书用简短的篇幅、精炼的语言, 讲授机器学习领域必备的知识和技能。全书共11章和一个术语表, 依次介绍了机器学习的基本概念、符号和定义、算法、基本实践方法、神经网络和深度学习、问题与解决方案、进阶操作、非监督学习以及其他学习方式等, 涵盖了监督学习和非监督学习、支持向量机、神经网络、集成学习、梯度下降、聚类分析、维度降低、自编码器、迁移学习、强化学习、特征工程、超参数调试等众多核心概念和方法。全书最后给出了一个较为详尽的术语表。
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    深度学习导论:(美) 尤金·查尔尼克, Eugene Charniak, 沈磊, 郑春萍

    作者:(美) 尤金·查尔尼克, Eugene Charniak, 沈磊, 郑春萍 出版社:人民邮电出版社 出版时间:2020 ISBN:978-7-115-52991-6
    索书号:TP181/55 分类号:TP181 页数:16, 150页 价格:49.00
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    本书讲述了前馈神经网络、Tensorflow、卷积神经网络、词嵌入与循环神经网络、序列到序列学习、深度强化学习、无监督神经网络模型等深度学习领域的基本概念和技术, 通过一系列的编程任务, 向读者介绍了热门的人工智能应用, 包括计算机视觉和自然语言处理等。
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    白话机器学习的数学:(日) 立石贤吾, 郑明智

    作者:(日) 立石贤吾, 郑明智 出版社:人民邮电出版社 出版时间:2020 ISBN:978-7-115-53621-1
    索书号:TP181/92 分类号:TP181 页数:xii, 260页 价格:59.00
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    本书通过正在学习机器学习的程序员绫乃和她朋友美绪的对话, 结合回归和分类的具体问题, 逐步讲解了机器学习相关的数学基础知识。其中, 重点讲解了学习机器学习时容易成为绊脚石的数学公式和符号。同时, 本书还通过实际的Python编程讲解了数学公式的应用, 进而加深读者对相关数学知识的理解。
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