刘硕著2019 年出版208 页ISBN：9787302536505
本书讲解目前流行的机器学习算法，包括线性回归、Logistic回归、Softmax回归、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、K近邻、kmeans、PCA、人工神经网络。每个算法分为三部分讲解：1.数学模型理论推导2.基于numpy的...
赵志勇著2017 年出版343 页ISBN：9787121313196
本书是一本机器学习入门读物，注重理论与实践的结合。全书主要包括6个部分，每个部分均以典型的机器学习算法为例，从算法原理出发，由浅入深，详细分析算法的理论，并配合目前流行的Python语言，从零开始，实现每一个......
Python与机器学习实战 决策树、集成学习、支持向量机与神经网络算法详解及编程实现
何宇健编著2017 年出版315 页ISBN：9787121317200
单就机器学习而言，其领域就包括但不限于：有监督学习、无监督学习和半监督学习，具体的问题又大致可以分两类：分类问题和回归问题。本书主要介绍各种有监督分类器的原理与Python实现，对于无监督问题和回归问题则相...
普拉提克·乔西著；陶俊杰，陈小莉译2017 年出版244 页ISBN：9787115465276
本书主要内容包括：机器学习算法以及如何算法如何用于评估实际问题；预测模型及其实战场景剖析；如何用无监督模型做市场分割；探索多种数据可视化技术；如何构建推荐引擎；文本数据交互以及分析文本数据的模型的搭建.....
