TOM M.Mitchell,卡内基梅隆大学的教授,讲授“机器(AAA)的主席:美国《Machine Leaming》杂志、国际机器学习年度会议(ICML)的创始人。 《零基础学机器学习》 本书的目标,是让非机器学习领域甚至非计算机专业出身但有学习需求的人,轻松地掌握机器学习的基本知识,从而拥有相关的实战能力。 本书适合对AI 感兴趣的程序员、...
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探索机器学习领域,特别是神经领域Net sUse Scikit-Learn跟踪一个示例机器学习项目端到端探索几种训练模型,包括支持向量机、决策树、随机森林和集成方法用于构建和训练神经网络的TensorFlow库深入神经网络体系结构,包括卷积网络、递归网络和深度强化学习了解用于训练和缩放深度神经网的技术 (原理易懂,贴近实操,内容全面) 4....
前文中的机器学习理论均以统计学描述学习算法性能。除此之外，信息论、博弈论、计算复杂度的相关理论也...
读者朋友们大家好,我是卢菁,本书从传统的机器学习,如线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、集成学习,到前沿的深度学习和神经网络,如DNN、CNN、BERT、ResNet等,对人工智能技术进行零基础讲解,内容涵盖数学原理、公式推导、图表展示、企业应用案例。 本书面向初,中级读者,能帮助读者迅速掌握机器学习技术的相关概...
《learning opencv》,有中文版。用这个入门最快。 《机器学习实战》,简单,容易,清晰。 《统计学习方法》,如果想学点理论,将整本书推导一下。 入门这三本就够了。其他的书都太累太难。PRML和CV广大无比,深不可测,且常常很无用。 Alpaydin的 Introduction to Machine Learning; ...
机器学习是一门研究如何使计算机模拟或实现人类学习行为、提高自我性能的科学。想要深入了解和入门机器学习,选择合适的入门书籍至关重要。《Python深度学习》、《机器学习实战》、《统计学习方法》以及《机器学习年度回顾》都是非常通俗易懂又富有趣味的书籍,每本书都有其独到之处,但在这之中,《Python深度学习》的实用...
一、《PYTHON机器学习》 书籍《Python机器学习》由Sebastian Raschka撰写,是目前非常受欢迎的一本机器学习入门书。它详细介绍了使用Python进行机器学习的全过程,包括数据预处理、特征选择、构建算法等步骤。该书的亮点在于它提供了大量的实例和源代码,使读者能够在理解理论的同时,快速上手实践。
【作者简介】[美] 弗朗索瓦·肖莱(François Chollet),Keras之父,TensorFlow机器学习框架贡献者,Kaggle竞赛教练,个人Kaggle竞赛全球排名曾获得第17名。目 前任职于Google,从事人工智能研究,尤其关注计算机视觉与机器学习在形式推理方面的应用。【译者简介】张亮(
要学习机器学习,以下也是一些经典的机器学习书籍,可以提供你深入学习和掌握机器学习的基本概念、原理和实践技能。 1.《机器学习》(西瓜书):作者周志华,该书是国内机器学习领域的经典著作,内容详尽、全面,适合初学者和进阶者阅读。这本书全面讲述了机器学习的基本概念、算法和应用,特别是在深度学习方面有详细的介绍。