（加）杰夫·巴恩斯著；高雪松，胡伟凤，马琳涛译2018 年出版174 页ISBN：9787115488695
本书讲解了微软 Azure 机器学习这种服务，开发人员可以使用建立预测分析模型 (使用各种数据源的数据集)，然后轻松地部署这些模型作为云 web 服务的提供者。本服务提供了丰富的功能，支持很多的端到端工作场景，可...
周志华，王珏主编2009 年出版234 页ISBN：9787302204190
机器学习是人工智能的一个核心研究领域，也是近年来计算机科学中最活跃的研究分支之一。目前，机器学习技术不仅在计算机科学的众多领域中大显身手，还成为一些交叉学科的重要支撑技术。本书邀请相关领域的专家撰...
（美）尼克·麦克卢尔著；曾益强译者2017 年出版105 页ISBN：9787111579489
TensorFlow是一个开源机器学习库。本书从TensorFlow的基础开始介绍，涉及变量、矩阵和各种数据源。之后，针对使用TensorFlow线性回归技术的实践经验进行详细讲解。后续章节将在前文的基础上讲述神经网络、CNN...
屈婉玲，刘田，张立昂，王捍贫编著2014 年出版120 页ISBN：9787302364924
本书主要包含分治策略、动态规划、贪心法、回溯与分支限界等算法设计技术和分析方法以及问题计算复杂度的界定。在此基础上简要介绍了NP完全理论的基础知识以及近似算法、随机算法等。本书可作为《算法设计...
（新西兰）威滕（Witten，I.H.），（新西兰）弗兰克（Frank，E.）著；董琳等译2006 年出版362 页ISBN：7111182057
本书从数据中提取并验证模型的基本理论。
冯超著2018 年出版371 页ISBN：9787121340000
强化学习是机器学习的一个分支，是阿尔法狗大战围棋冠军李世石时用到的核心技术。本书从学习强化学习必备的基础知识讲起（基础数学知识+神经网络+TensorFlow），过度到强化学习关注的经典算法（policy Gradient、Act...
（英）弗拉赫著2016 年出版280 页ISBN：9787115405777
本书是最全面的机器学习教材之一，书中列举了大量精选的案例和插图解说，内容涵盖了逻辑、几何、统计模型和ROC分析等先进的主题。作者兼顾已有术语的使用，并引入一些崭新、有效的概念，既有对相关背景材料的总结，...
俞玉莲，胡之惠，李莉编著2010 年出版163 页ISBN：9787302223726
本书共8章，对数字信号处理和算法实现的基础、重点及难点进行辅导，对主教材的习题进行分析和解答。
闫涛，周琦编著2018 年出版570 页ISBN：9787121337932
系统介绍深度学习算法发展情况，以Theano平台为基础，实现当前流行的深度学习算法，包括：卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）、自动编码机（SdA）、受限波兹曼机（RBM）、深度信念网络（DBN），并以MNIST手写数字识别......
陈健译；（美国）陈志源，刘兵2019 年出版186 页ISBN：9787111632122
本书介绍终身机器学习这种高级机器学习范式，这种范式通过积累过去的知识持续地学习，并将所学到的知识用于帮助未来的学习和解决问题。本书适用于对机器学习、数据挖掘、自然语言处理或模式识别感兴趣的学生、...
