【官方正版】机器学习应用实战 刘袁缘 机器学习数据挖掘计算机科学与技术
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数据科学商业实战：全面讲解商业领域中的数据处理、机器学习和人工智能 数据科学家的手册。深圳数据交易所数据应用部负责人李可顺、浙江大学客座教授曹嘉飞倾情推荐。
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【中商原版】实战Python Flask开发 基础知识 物件侦测 机器学习应用 港台原版 佐藤昌基 平田哲也 寺田学 碁
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机器学习应用与实战 全彩 人工智能 机器学习 机器学习基础算法 电子工业出版社
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机器学习应用与实战(全彩)韩少云等电子工业出版社9787121447891
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本书系统介绍了机器学习常用算法及其应用，在深入分析算法原理的基础上，结合当前热门应用场景，向读者展现了机器学习算法的综合应用，带领读者进入机器学习领域，开启人工智能行业的大门。 全书共 21 章，分为 3 部分。第 1 部分介绍机器学习基础算法，包括线性回归、多项式回归、逻辑回归、k-NN、决策树、k-Means、SVM、随机森林、朴素贝叶斯、PCA 降维等，针对每个算法给出应用案例，让读者既掌握算法原理，又能够使用算法解决问题。第 2 部分是机器学习基础算法综合应用，通过学生分数预测、自闭症患者预测、淘宝用户价值分析、耳机评论情感预测几个案例提升读者对机器学习算法的应用能力。第 3 部分是机器学习进阶算法与应用，介绍逻辑更为复杂的机器学习算法，如改进的聚类算法、HMM算法、Boosting 算法等，并给出相应案例，此外，还展示了多个
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OpenCV 4.0+Python机器学习与计算机视觉实战 针对使用OpenCV和其他机器学习库开发高级实际应用程序的计算机视觉领域爱好者，以帮助他们掌握相应技能
《OpenCV 4.0 Python机器学习与计算机视觉实战》首先阐述了图像滤镜和特征匹配之类的概念，并介绍了如何使用诸如Kinect深度传感器之类的自定义传感器、如何在3D模式下重建和可视化场景、如何对齐图像以及如何将多幅图像组合为一幅图像等。 在本书的高级项目部分，你将学习到如何通过神经网络识别交通标志和面部情绪，以及如何使用神经网络检测和跟踪视频流中的对象。 学习完本书之后，你将获得实际编程经验，并能熟练地根据特定的业务需求开发自己的高级计算机视觉应用程序。本书还探索了多种机器学习和计算机视觉模型，例如支持向量机（SVM）和卷积神经网络等，这些都有助于你开发自己的实际问题解决方案。
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本书是一本兼具专业性与入门性的人工智能书籍，通过结合Python 当前机器学习*流行、*受欢迎的编程语言，辅以大量有趣的生活例子，既能向非专业人员讲解机器学习算法的基本原理与应用，又能帮助专业学习者深入掌握相关算法、Python编程等。 1．结构编排注重算法间的内在逻辑，为读者提供较好阅读体验 本书从初学者的视角，在注重机器学习的主要原理与数学基础之上，以平实通俗的语言，带领读者了解基础的机器学习理论、Python实用技巧。在介绍机器学习算法时按照从回归问题到分类问题，从监督学习到无监督学习的顺序，内容编排注重算法间的内在逻辑，给读者较好地阅读体验。 2．内容深入浅出，以实例引导，方便读者快速入门 本书以生活、工作中常见的例子来解释机器学习中的相关概念、算法原理、运算思维等等，基本做到了每个关键知识点的案
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集成学习实战 DeepSeek知识储备，图文并茂地对深奥的集成学习理论和方法进行剖析，呈现同时应用多种机器学习方法的实用技巧。扫描封底二维码下载源代码。
目前，关于集成学习著作比较少，主要是周志华教授团队编写的EnsembleMethods Foundations and Algorithms。不过，该书的出版时间较早(2012年出版英文，2020年出版了中文译著)，未涉及近10年来集成学习的前沿理论和技术；另外该书主要偏向前沿理论，缺少算法实现和案例配套。 《集成学习实战》的引进可谓恰逢其时，填补了集成学习领域著作方面的不足。本书图文并茂地对深奥的集成学习理论和方法进行描述，并结合大量的案例和应用程序，引导读者边思考边实践，从而逐步加深对集成学习的理解，并将这些新方法、新理论和新思想用于自己的研究。本书梳理了集成学习近20年来的前沿理论和技术，主要从集成学习基础知识、集成方式和集成学习数据集制作、特征提取和可解释性三个方面进行了专题讨论，还讨论集成学习理论以及与概率机器学习和深度学习的结合策略。本
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深度学习是基于多层神经网络的机器学习的一个子集，可以解决自然语言处理和图像分类等领域中特别困难和大规模的问题。本书解析了技术和分析部分的复杂性，以及在Apache Spark上实施深度学习解决方案的速度。 本书首先介绍了Apache Spark和深度学习的基本架构（如何设置用于深度学习的Spark、分布式建模的原理及不同类型的神经网络）；然后在Spark上实现一些深度学习模型，如CNN、RNN和LSTM。读者将从中获得所需要的实践经验，并对他们正在处理的复杂性事件有一个总体的理解。在本书编写过程中，将使用流行的深度学习框架实现和训练分布式模型，如DL4J（大部分）、Keras和TensorFlow。 本书有以下几个任务： 创建一个实践指南实现Scala（在某些情况下，也包括Python）的扩展和性能的深度学习解决方案。 通过一些代码示例让读者对使用Spark更有信心。 解释如何针
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实战机器学习 从理论、技术和应用入手掌握机器学习解决实际问题的思路和方法
本书创作团队核心成员长期从事机器学习方面的理论研究和工程实践，通过项目实战，积累了大量解决问题的方法和经验，并通过本书将自己的经验整理出来，以满足广大读者希望使用机器学习来解决实际问题的需要。
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大数据分析与应用实战统计机器学习之数据导向编程,清华大学出版社【新华书店自营店】 新华正版全新 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达！团购优惠咨询：13284178503
"本书特色：（1）文字说明、源代码与运行结果穿插呈现，结合理论知识与实践经验。（2）凸显第四代与第三代程序语言不同之处，掌握数据驱动程序设计的特点。（3）左手用R，右手用Python，厚植追随顶尖数据科学家的实力。（4）配套资源丰富，来自各行业的数据处理与分析案例、R/Python对比的源代码、完整的教学课件。（5）深入浅出地介绍统计机器学习理论与实务，做中学、学中做，迈向术道兼修
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机器学习应用实战 刘袁缘李圣文方芳主编；周顺平万波蒋良孝叶亚琴杨林左泽均副主编 清华大学出版社
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（1）以问题为导向，对基础理论知识点与算法演练进行详细讲解。 （2）实战案例丰富，涵盖15完整项目案例。 （3）代码详尽，避免对 API 的形式展示，规避重复代码。 （4）语言简明易懂，由浅入深带你学会 Pytho以及机器学习常见算法。 （5）各个算法相对独立，数学原理相对容易理解。
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风电预测及微电网优化调度 孙驷洲 能源领域的机器学习应用实战 风电的预测建模原理 风电场风速预测相关研究与技术人员参考
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