《机器学习》是由周志华编写、清华大学出版社于2016年出版的教材。该书可作为高等院校计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生教材，也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。全书共16章，大致分为3个部分：第1部分介绍机器学习的基础知识；第2部分讨论一些经典而常用的机器学习方法；第3部分为进阶...
《机器学习》是2021年机械工业出版社出版的图书。内容简介 《机器学习：使用OpenCV、Python和scikit-learn进行智能图像处理（原书第2版）》是一本基于OpenCV4和Python的机器学习实战手册，既详细介绍机器学习及OpenCV相关的基础知识，又通过具体实例展示如何使用OpenCV和Python实现各种机器学习算法，并提供大量示例代码，可以...
《机器学习》是2008年机械工业出版社出版的图书。内容简介 《机器学习／计算机科学丛书》展示了机器学习中核心的算法和理论，并阐明了算法的运行过程。《机器学习／计算机科学丛书》综合了许多的研究成果，例如统计学、人工智能、哲学、信息论、生物学、认知科学、计算复杂性和控制论等，并以此来理解问题的背景、算法和...
《机器学习》是2020年清华大学出版社出版的图书，作者是王衡军。内容简介 本书讨论了机器学习的基本问题和基本算法。从方便学习的目的出发，本书主要以聚类任务、回归任务、分类任务、标注任务、概率模型、神经网络模型、深度学习模型七个主题对相关内容进行组织。前四个主题以机器学习的四个主要任务为核心讨论相关算法及...
《机器学习》是2018年人民邮电出版社出版的图书，作者是赵卫东。内容简介 机器学习是人工智能的重要技术基础，涉及的内容十分广泛。本书内容涵盖了机器学习的基础知识，主要包括机器学习的概论、统计学习基础、分类、聚类、神经网络、贝叶斯网络、支持向量机、进化计算、文本分析等经典的机器学习理论知识，也包括用于大数据...
作者是Kevin Murphy，由MIT Press出版。内容简介 今天的网络使得电子数据泛滥，要求采用自动化的数据分析方法。机器学习提供了这些开发方法，可以自动检测数据中的模式，然后使用未发现的模式来预测未来的数据。这本教科书为机器学习领域提供了全面而独立的介绍，这是一种统一的概率方法。该报道结合了广度和深度，提供了...
《计算机科学丛书：机器学习》是2008年机械工业出版社出版的图书，作者是米歇尔。内容简介 《计算机科学丛书:机器学习》编辑推荐：如何让计算机随着经验的积累自动提高性能？这就是机器学习的目的。《机器学习》展示了机器学习中核心的算法和理论，并阐明了算法的运行过程。《机器学习》综合了许多的研究成果，例如统计学、...
《机器学习（Python实现）》是2023年清华大学出版社出版的图书，作者是孙家泽，王曙燕，路龙宾，田振洲，王红玉。内容简介 机器学习是人工智能的重要分支。本书立足实用且易于上手实践的原则，系统地介绍机器学习领域的经典算法，以及这些算法的Python实现和典型应用。本书分4部分: 第1部分介绍监督学习，包括线性模型、决策...
《机器学习——原理、算法与应用》是2019年9月清华大学出版社出版的图书，作者是雷明。内容简介 机器学习是当前解决很多人工智能问题的核心技术，自2012年以来，深度学习的出现带来了人工智能复兴。本书是机器学习和深度学习领域的入门与提高教材，紧密结合工程实践与应用，系统、深入地讲述机器学习与深度学习的主流方法与...