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数据挖掘与机器学习
『简体书』 作者:徐雪琪、徐蔼婷 出版:清华大学出版社 日期:2024-12-01 《数据挖掘与机器学习》以应用为导向介绍数据挖掘与机器学习相关理论与方法,包括概述、数据与数据平台、数据预处理与特征工程、关联分析、决策树、集成学习、贝叶斯分类、神经网络与深度学习等相关理论及经典算法,以及相关实践案例。本书所有案例均通过R或Python实现,同时包含详细的分析过程和可视化内容。本书可作为统计学、数据科学 ... |
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有机化学学习指导(第三版)
『简体书』 作者:李一楠等 出版:科学出版社 日期:2025-03-01 《有机化学学习指导(第三版)》是山东省有机化学精品课程、山东省一流本科课程和山东省优秀教学团队的建设成果,是与于跃芹等主编的《有机化学》第三版,科学出版社,2024年相配套的学习辅导书。《有机化学学习指导(第三版)》按照教材的章节编排,每章包含内容提要、例题讲解、习题解答、补充习题及答案四个部分。另外,新增课后习题视频 ... |
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高效的机器学习团队
『简体书』 作者:[新加坡]大卫·谭[David Tan][澳]艾达·梁[Ad 出版:中国电力出版社 日期:2025-06-01 本书的主要内容有:为机器学习系统编写自动化测试,容器化开发环境,并重构有问题的代码库。运用MLOps和CICD实践,加速实验周期并提升机器学习解决方案的可靠性。运用精益交付和产品实践,提高构建符合用户需求的正确产品的成功率。确定适合的团队结构及团队内外的协作方式,以促进快速工作流、减少认知负担,并在组织内推广机器学习实 ... |
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机器学习与社会科学应用
『简体书』 作者:郭峰 出版:上海财经大学出版社 日期:2024-06-01 本书是“新文科·新投资系列”的一本。本教材将主要介绍机器学习的基本原理,以及它们在社会科学中的应用。本书的定位是面向熟悉计量经济学、因果识别理论,但不熟悉机器学习的社会科学研究者。因此本书将更加侧重于以浅显直白的语言介绍机器学习的基本原理,并以文献综述、案例详解等方式,介绍机器学习各个算法在社会科学实证研究中的代表性应 ... |
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应用力学学习指导(第2版)
『简体书』 作者:孔七一 出版:人民交通出版社 日期:2024-08-01 本书是“十四五”职业教育国家规划教材《应用力学》(第4版)(孔七一主编,ISBN 978-7-114-19474-0)(以下称为主教材)的配套用书。主要介绍应用力学中的基本理论、学习方法、习题解答和解题技巧。本书内容包括导论和十个课题,后者与主教材的十个学习课题相对应。每个课题由五部分组成内容:学习目标进一步明确了知识 ... |
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机器学习应用基础
『简体书』 作者:曹维 出版:高等教育出版社 日期:2024-10-01 本书从属于深圳信息职业技术学院等高职院校与腾讯集团共同编写的高等职业教育人工智能技术与服务专业校企“双元”合作系列教材。机器学习是人工智能技术的重要基础,本书介绍了机器学习的基础概念,Python工具包的使用,机器学习的工作流程,涵盖数据收集与预处理,回归、分类、聚类等经典模型构建,模型评估和优化,模型部署等内容。此外 ... |
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设计深度学习系统
『简体书』 作者:[美]王迟 [美]司徒杰鹏 出版:机械工业出版社 日期:2025-01-01 本书主要从软件开发者的角度探讨如何构建和设计深度学习系统。作者首先描述一个典型的深度学习系统的整体,包括其主要组件以及它们之间的连接方式,然后在各个单独的章节中深入探讨这些主要组件。对于具体介绍的章节,会在开始时讨论需求,接着介绍设计原则和示例服务代码,并评估开源解决方案。通过阅读本书,读者将能够了解深度学习系统的工作 ... |
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解析深度学习(第2版)
『简体书』 作者:魏秀参 出版:电子工业出版社 日期:2025-01-01 深度学习是一种以人工神经网络等为架构,对数据资料进行表示学习的算法,它是计算机科学及人工智能的重要分支,其代表性成果如卷积神经网络、循环神经网络等作为信息产业与工业互联网等行业的主流工具性技术已被成功应用于诸多现实场景.本书作为一本面向中文读者的深度学习教科书,从“理论与实践相结合”的角度立意,贯彻“知行合一”的教育理 ... |
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演化机器学习(第2版)
『简体书』 作者:徐华 出版:清华大学出版社 日期:2025-03-01 本书针对基于演化的机器学习的一些关键问题进行深入探索。全书共20章,分为3篇。 上篇为第1~6章,探索了深度改进的分布估计算法,提出了基于共轭先验分布的两层分布估计算法、带有链接学习的量子演化算法和问题规模自适应的基于分解的多目标分布估计算法。中篇为第7~13章,针对学习分类器与特征选择方法,重点研究两者的融合策略, ... |
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机器学习贝叶斯优化
『简体书』 作者:[美]阮泉[Quan Nguyen]著 殷海英 译 出版:清华大学出版社 日期:2025-04-01 在机器学习领域,优化的核心目标是用最少的计算资源获取最准确的预测结果——无论是规划最短配送路线、确定最优定价策略,还是生成最精准的推荐。当传统方法因效率低下或成本过高而显得力不从心时,贝叶斯优化可以利用概率论的知识,为高效调优机器学习函数、算法及超参数提供革命性的解决方案。 《机器学习贝叶斯优化》一书将教你如何运用贝 ... |
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妇产科护理学习指导
『简体书』 作者:闫瑞霞,韦秀宜 出版:人民卫生出版社 日期:2025-01-01 本配套教材内容包括学习指导和护考训练两部分,按照主教材章的顺序进行编排。学习指导包括学习小结与重点难点解析,护考训练包括护考练习题、参考答案及解析。学习小结是对章内容的概括总结,简明扼要的阐述重点难点。重点难点解析包括章重点内容和护考要点。护考练习题按护考题型编写,要求能够涵盖章重点内容和护考要点,各章末附参考答案及案 ... |
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机器学习基础与方法
『简体书』 作者:李学龙,聂飞平,王靖宇 出版:科学出版社 日期:2025-06-01 《机器学习基础与方法》聚焦人工智能领域中机器学习的基础理论与方法,通过严谨的数学推导和可解释性分析,帮助读者理解常用方法的理论内涵与实现细节。《机器学习基础与方法》共8章,第1章简要讲解机器学习的基本概念与发展脉络;第2章和第3章介绍所需的数学基础与优化基础;第4章介绍数据基础理论方面的知识;第5~8章分类探讨**机器 ... |
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机器学习及其应用
『简体书』 作者:刘佳琦 出版:电子工业出版社 日期:2025-07-01 机器学习作为人工智能的一个分支,它涵盖了利用技术使计算机能够从数据中识别问题并将其应用于人工智能程序的方法。本书是机器学习领域的入门教材,系统、详细地讲述机器学习的主要方法与理论,阐明算法的运行过程,并紧密结合企业实践与应用,根据企业实际需求设计算法案例。本书共11章,分别介绍机器学习基本概念、决策树、K近邻算法、支持 ... |
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机器学习与商务决策
『简体书』 作者:刘军、李大芳 出版:清华大学出版社 日期:2025-04-01 ”本书是作者多年在人工智能领域中运用机器学习实战经验的理解、归纳和总结,旨在将机器学习理论与商务决策实践相结合,以较小的编程代价实现商务决策应用。本书共分7章,内容包括回归模型、分类模型、集体学习、无监督学习、神经网络等模型和算法的概念及原理。为了帮助读者更好地运用机器学习解决商业决策中出现的问题,本书选择Kaggle ... |
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行星科学的机器学习
『简体书』 作者:[德]乔恩·赫尔伯特[Joern Helbert] 出版:中国宇航出版社 日期:2024-09-01 《行星科学的机器学习》是一本横跨行星科学、机器学习、人工智能、软件分析、工程实践等多个领域的专著,主要介绍了多年来对机器学习理论用于行星科学探测的理解,通过深入浅出的理论阐述,利用索取行星公开数据的工具,对行星探测、着陆车等方面的典型实例进行详细分析,较为全面地介绍了机器学习方法在行星科学中的理论分析、工具应用与实例分 ... |
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应用统计学学习指导
『简体书』 作者:贾祥 出版:科学出版社 日期:2025-07-01 本书为科学出版社”十四五”普通高等教育本科规划教材《应用统计学》(武小悦、刘琦、贾祥、吴昕阳编著)配套的学习指导书,主要内容包括绪论、描述性统计、抽样与估计、统计调查、假设检验、方差分析与试验设计、回归分析、主成分分析与因子分析、判别分析与聚类分析、时间序列分析、指数各章节的学习指导、习题和习题参考答案,以及大部分章节 ... |
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PaddlePaddle深度学习实践
『简体书』 作者:卢睿、李林瑛 出版:清华大学出版社 日期:2024-08-01 全书共8章,可分为三部分。 第一部分为深度学习基础篇,包括第1、2章,介绍Python基础、数学基础、深度学习的概念和任务;第二部分为深度学习基本模型篇,包括第3~5章,介绍卷积神经网络、循环神经网络和基于自注意力机制的Transformer模型;第三部分为自然语言应用篇,包括第6~8章,介绍词向量、预训练语言模型、 ... |
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统计学学习指导(第三版)
『简体书』 作者:栾文英,张伟 出版:科学出版社 日期:2024-08-01 《统计学学习指导(第三版)》是配合《统计学(第三版)》(张东光主编,科学出版社2024年出版)编写的配套辅助教学材料,内容结构根据教材进行了相应的调整。《统计学学习指导(第三版)》的基本内容包括三个模块,第一章到第六章是描述统计学的基本理论和方法,第七章到第十章是推断统计学的基本理论方法及其在相关回归分析中的应用,第十 ... |
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机器学习的数学基础
『简体书』 作者:[英]马克·彼得·戴森罗特 [英]A. 阿尔多·费萨尔 [马 出版:机械工业出版社 日期:2024-12-01 本书弥补了纯数学书籍和机器学习书籍存在的单一性问题,介绍了理解机器学习所需的数学概念,例如线性代数、解析几何、矩阵分解、向量微积分、优化、概率和统计,并使用这些概念推导出了四种核心机器学习方法:线性回归、主成分分析、高斯混合模型和支持向量机。本书每一章都包括一些例子,大部分章还配有习题,以方便读者测试对所学知识的理解程 ... |
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机器学习漫画小抄
『简体书』 作者:[美]克里斯·阿尔本[Chris Albon] 出版:人民邮电出版社 日期:2024-12-01 本套漫画小抄准确解释了机器学习领域的106个重要概念,覆盖从随机森林到神经网络的各种算法。每张漫画小抄介绍一个重要概念,通过简明扼要的语言、易懂易记的插图、简洁明晰的排版布局,生动地呈现了每一个概念的思想内核,能帮助读者快速高效地理解与记忆。 本套漫画小抄适合所有机器学习的爱好者阅读,尤其是那些希望进一步了解机器学习 ... |
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