（土）阿培丁著2009 年出版275 页ISBN：9787111265245
机器学习及其在统计学、模式识别、神经网络、人工智能、信号处理、控制和数据挖掘等不同领域的应用。可作为高等院校计算机相关专业高年级本科生和研究生的教材，也可供研究机器学习方法的技术人员参考。...
李克清，时允田主编2019 年出版252 页ISBN：9787115501349
本书详细地介绍了机器学习的基本原理，并采用“原理简述+问题实例+实际代码+运行效果”的模式介绍常用算法，。全书共分11章，主要包括决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维等内容...
焦李成，公茂果，王爽等著2008 年出版339 页ISBN：9787560620473
本书讨论了自然计算、机器学习、图像自动理解与解译三个前沿领域。
机器学习实战 基于SOPHON平台的机器学习理论与实践＝MACHINE LEARNING IN ACTION PRINCIPLES AND PRACTICE BASED ON TH
星环科技人工智能平台团队编著2020 年出版0 页ISBN：
（美）PeterHarrington；李锐，李鹏，曲亚东，王斌译者2013 年出版316 页ISBN：9787115317957
本书共四部分15章，4个附录，分别从机器学习的定义、利用回归来预测数字价值、非监督式学习，以及其他工具等方面阐述了机器学习的基础概念和实践应用，为工程控制和企业的智能管理提供了专业而独到的见解。本书适...
（日）小高知宏著；申富饶，于惠译2018 年出版190 页ISBN：9787111599944
本书以非常容易理解的方式解说了人工智能研究中机器学习的各领域知识，以这些知识为前提，说明了深度学习是什么,以及相关学习方法。本书不是单纯地罗列概念，而是通过适当介绍具体处理流程和程序示例，来具体化地...
