机器学习原理与实践(Python版) 从原理到实践,步步为营,克服学习中的重重关隘 拨开云雾,点破公式背后的层层玄机,助你一路披荆斩棘
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)
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《数字图像处理:原理与实践(MATLAB版)》源于实践,贴近应用,又兼顾各层次读者需求,既可作为大专院校相关专业在校师生或工程技术人员的参考书,亦可作为图像处理研究爱好者之自学教程。
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