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左飞 著
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统计学习理论与方法——R语言版
『简体书』 作者：左飞 出版：清华大学出版社 日期：2020-06-01 本书从统计学观点出发，以数理统计为基础，全面系统地介绍了统计机器学习的主要方法。内容涉及回归（线性回归、多项式回归、非线性回归、岭回归，以及LASSO等）、分类（感知机、逻辑回归、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、人工神经网络等）、聚类（K均值、EM算法、密度聚类等）、蒙特卡洛采样（拒绝采样、自适应拒绝采样、重要性采样、 ... |
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机器学习中的数学修炼
『简体书』 作者：左飞 出版：清华大学出版社 日期：2020-07-01 数学是机器学习和数据科学的基础，任何期望涉足相关领域并切实领悟具体技术与方法的人都无法绕过数学这一关。本书系统地整理并介绍了机器学习中所涉及的必备数学基础，这些都是笔者从浩如烟海的数学知识中精心萃取的，在学习和研究机器学习技术时所必须的内容。具体包括概率论与数理统计、微积分（主要是与*化内容相关的部分）、凸优化及拉格朗 ... |
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Python机器学习中的数学修炼
『简体书』 作者：左飞 出版：清华大学出版社 日期：2021-03-01 数学是机器学习和数据科学的基础，任何期望涉足相关领域并切实领悟具体技术与方法的人都无法绕过数学这一关。本书系统地整理并介绍了机器学习中所涉及的数学基础，这些都是笔者从浩如烟海的数学知识中精心萃取的，在学习和研究机器学习技术时所必须的内容。具体包括微积分（主要是与*化内容相关的部分）、概率论与数理统计、数值计算、信息论、 ... |
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不吼不叫陪孩子写作业——21天习惯养成训练营
『简体书』 作者：左飞 出版：中国铁道出版社 日期：2021-05-01 不吼不叫陪孩子写作业：21天习惯养成训练营，这本书的作者是心理咨询师和家庭育儿指导师，用非常详实的案例和方法，帮助家长找到陪写作业中出现的问题并给出解决方法，本书共分14章，前4章为陪写作业的“；内功心法”；，5-12章为高效陪写作业的方法和具体操作步骤，13-14章为陪写作业完后周围的环境。书稿的语言流畅、案例详实， ... |
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图像处理中的数学修炼（第2版）
『简体书』 作者：左飞 出版：清华大学出版社 日期：2020-01-01 全书共分为两大部分，*部分总结了图像处理中可能用到的基本数学原理：具体内容包括微积分、场论、复变函数、泛函分析、偏微分方程等内容。这些话题每一个展开都有相当涉及到相当多的内容，而我们*部分所完成的，恰恰是挟取各门数学知识中与图像处理*为密切相关的部分，这样才能方便数学基础薄弱的读者集中精力打攻坚战，而无需耗费过多精力却 ... |
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机器学习原理与实践（Python版）
『简体书』 作者：左飞，补彬 出版：清华大学出版社 日期：2021-02-01 本书系统地介绍统计分析和机器学习领域中*为重要和流行的多种技术及其基本原理，本书在详解有关算法的基础上，结合大量Python语言实例演示了这些理论在实践中的使用方法。具体内容包括线性回归（包括岭回归和Lasso方法）、逻辑回归、支持向量机、感知机与神经网络、聚类分析（包括K均值算法、EM算法、密度聚类等）、降维与流形学 ... |
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图像处理中的数学修炼
『简体书』 作者：左飞 出版：清华大学出版社 日期：2017-01-01 本书系统地介绍了图像处理技术中所涉及的数学基础。在前四章中，笔者设法化繁为简，从众多繁冗的数学知识中萃取了在学习和研究图像处理技术时所必须的内容，以期有效地帮助读者筛选出*为必要的理论基础，包括微积分、场论、变分法、复变函数、偏微分方程、泛函分析、概率论和统计学等。本书的后半部分每章围绕一个主题详尽地介绍了一些实际应用 ... |
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算法之美——隐匿在数据结构背后的原理（C++版）
『简体书』 作者：左飞 著 出版：电子工业出版社 日期：2015-12-01 本书以现代计算机常用的十八种数据结构为线索，结合C++中的STL编程实践，详细介绍了四大算法设计思想贪心法、动态规划、分治法、回溯法）、二十大经典问题和四十二个重要算法。具体涉及的数本书围绕算法与数据结构这个话题，循序渐进、深入浅出地介绍了现代计算机技术中常用的40 余个经典算法，以及回溯法、分治法 ... |
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R语言实战——机器学习与数据分析
『简体书』 作者：左飞 著 出版：电子工业出版社 日期：2016-05-01 经典统计理论和机器学习方法为数据挖掘提供了必要的分析技术。本书系统地介绍统计分析和机器学习领域中最为重要和流行的多种技术及其基本原理，在详解有关算法的基础上，结合大量R语言实例演示了这些理论在实践中的使用方法。具体内容被分成三个部分，即R语言编程基础、基于统计的数据分析方法以及机器学习理论。统计分析与机器学习部分又具体 ... |
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数字图像处理：原理与实践（MATLAB版）
『简体书』 作者：左飞 著 出版：电子工业出版社 日期：2014-11-01 本书全面系统地介绍了数字图像处理技术的理论与方法，内容涉及几何变换、灰度变换、图像增强、图像分割、图像去噪、小波变换、形态学处理、多尺度融合、偏微分方程应用、正交变换与图像压缩、边缘及轮廓检测、图像复原、图像去雾、多尺度空间构建与特征匹配等15大核心话题。工欲善其事，必先利其器。本书所有算法均配有完 ... |
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