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机器学习算法原理与编程实践

8.3 ( 13个评分 )
作者:
版权:电子工业出版社
出版:
读者保障计划
¥ 43.99 | 原价¥ 60.00 纸书¥ 88.00 5.0折

本土原创图书,更符合国内人的阅读习惯!
适合作为机器学习算法设计的入门读物!
深度学习,让产品和生活具备人工智能!

本书围绕神经网络、智能推理、矩阵计算三大主线,提供近25个经典的算法讲解。解剖有代表性的算法库:Scikit-Learn算法库、OpenCV机器视觉、Theano深度学习库。
本书是机器学习原理和算法编码实现的基础性读物,内容分为两大主线:单个算法的原理讲解和机器学习理论的发展变迁。算法除包含传统的分类、聚类、预测等常用算法之外,还新增了深度学习、贝叶斯网、隐马尔科夫模型等内容。
对于每个算法,均包括提出问题、解决策略、数学推导、编码实现、结果评估几部分。数学推导力图做到由浅入深,深入浅出。
结构上数学原理与程序代码一一对照,有助于降低学习门槛,加深公式的理解,起到推广和扩大机器学习的作用。

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