《机器学习实战》epub下载在线阅读，求百度网盘云资源
2024-05-12
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《机器学习实战》（Peter Harrington）电子书网盘下载免费在线阅读 链接：https://pan.baidu.com/s/16Xy8sXpkBKArJneW9pkfcQ 密码：f5ye 书名：机器学习实战 作者：Peter Harrington 译者：李锐 豆瓣评分：8.1 出版社：人民邮电出版社 出版年份：2013-6 页数：332 内容简介： 机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向，在现今的大数据时代背景下，捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式，成为各行业求生存、谋发展的决定性手段，这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目。 本书第一部分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树（CART）算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法：k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。 全书通过精心编排的实例，切入日常工作任务，摒弃学术化语言，利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统计数据，进行数据分析及可视化。通过各种实例，读者可从中学会机器学习的核心算法，并能将其运用于一些策略性任务中，如分类、预测、推荐。另外，还可用它们来实现一些更高级的功能，如汇总和简化等。 作者简介： Peter Harrington 拥有电气工程学士和硕士学位，他曾经在美国加州和中国的英特尔公司工作7年。Peter拥有5项美国专利，在三种学术期刊上发表过文章。他现在是Zillabyte公司的首席科学家，在加入该公司之前，他曾担任2年的机器学习软件顾问。Peter在业余时间还参加编程竞赛和建造3D打印机。
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《机器学习实战》（Peter Harrington）电子书网盘下载免费在线阅读 资源链接： 链接：https://pan.baidu.com/s/1cvOGjClcc0y-TaWTnfQAJg 提取码：PBQE 书名：机器学习实战 作者：Peter Harrington 译者：李锐 豆瓣评分：8.1 出版社：人民邮电出版社 出版年份：2013-6 页数：332 内容简介： 机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向，在现今的大数据时代背景下，捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式，成为各行业求生存、谋发展的决定性手段，这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目。 本书第一部分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树（CART）算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法：k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。 全书通过精心编排的实例，切入日常工作任务，摒弃学术化语言，利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统计数据，进行数据分析及可视化。通过各种实例，读者可从中学会机器学习的核心算法，并能将其运用于一些策略性任务中，如分类、预测、推荐。另外，还可用它们来实现一些更高级的功能，如汇总和简化等。 作者简介： Peter Harrington 拥有电气工程学士和硕士学位，他曾经在美国加州和中国的英特尔公司工作7年。Peter拥有5项美国专利，在三种学术期刊上发表过文章。他现在是Zillabyte公司的首席科学家，在加入该公司之前，他曾担任2年的机器学习软件顾问。Peter在业余时间还参加编程竞赛和建造3D打印机。
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《机器学习实战》（Peter Harrington）电子书网盘下载免费在线阅读 资源链接： 链接: https://pan.baidu.com/s/1ke7QRiPnfeD1gmU_QK-kXg 提取码: 8202 书名：机器学习实战 作者：Peter Harrington 译者：李锐 豆瓣评分：8.1 出版社：人民邮电出版社 出版年份：2013-6 页数：332 内容简介： 机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向，在现今的大数据时代背景下，捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式，成为各行业求生存、谋发展的决定性手段，这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目。 本书第一部分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树（CART）算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法：k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。 全书通过精心编排的实例，切入日常工作任务，摒弃学术化语言，利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统计数据，进行数据分析及可视化。通过各种实例，读者可从中学会机器学习的核心算法，并能将其运用于一些策略性任务中，如分类、预测、推荐。另外，还可用它们来实现一些更高级的功能，如汇总和简化等。 作者简介： Peter Harrington 拥有电气工程学士和硕士学位，他曾经在美国加州和中国的英特尔公司工作7年。Peter拥有5项美国专利，在三种学术期刊上发表过文章。他现在是Zillabyte公司的首席科学家，在加入该公司之前，他曾担任2年的机器学习软件顾问。Peter在业余时间还参加编程竞赛和建造3D打印机。
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《机器学习系统设计》（[德] Willi Richert）电子书网盘下载免费在线阅读 链接：https://pan.baidu.com/s/1Z7CfBE2sxfZwCI77-KZeXw 提取码：o0rf 书名：机器学习系统设计 作者：[德] Willi Richert 译者：刘峰 豆瓣评分：7.5 出版社：人民邮电出版社 出版年份：2014-7-1 页数：210 内容简介： 如今，机器学习正在互联网上下掀起热潮，而Python则是非常适合开发机器学习系统的一门优秀语言。作为动态语言，它支持快速探索和实验，并且针对Python的机器学习算法库的数量也与日俱增。本书最大的特色，就是结合实例分析教会读者如何通过机器学习解决实际问题。 本书将向读者展示如何从原始数据中发现模式，首先从Python与机器学习的关系讲起，再介绍一些库，然后就开始基于数据集进行比较正式的项目开发了，涉及建模、推荐及改进，以及声音与图像处理。通过流行的开源库，我们可以掌握如何高效处理文本、图片和声音。同时，读者也能掌握如何评估、比较和选择适用的机器学习技术。 举几个例子，我们会介绍怎么把StackOverflow的回答按质量高低进行分类，怎么知道某个音乐文件是爵士风格，还是重金属摇滚风格。另外，本书还涵盖了主题建模、购物习性分析及云计算等高级内容。总之，通过学习本书，读者可以掌握构建自己所需系统的各方面知识，并且学以致用，解决自己面临的现实问题。 读者只要具有一定的Python编程经验，能够自己安装和使用开源库，就足够了，即使对机器学习一点了解都没有也没关系。本书不会讲机器学习算法背后的数学。 作者简介： 作者简介： Willi Richert 机器学习和机器人学博士，目前任职于微软Bing搜索核心研发团队。他从事多种机器学习领域的研究，包括主动学习和统计机器翻译。 Luis Pedro Coelho 计算生物学家，主要关注生物图像信息学和大规模图像数据的处理，致力于生物标本图像分析中机器学习技术的应用，他还是Python计算机视觉库mahotas的主要开发人员。他于1998年开始开发开源软件，2004年起从事Python开发，并为多个Python开源库贡献了代码。另外，Luis拥有机器学习领域世界领先的卡内基-梅隆大学的博士学位，并发表过多篇科学论文。 译者简介： 刘峰 百度LBS地图基础业务部资深研发工程师，新加坡南洋理工大学计算机工程系博士，研究领域包括机器学习、模糊神经网络等。2010年加入百度，主要从事大数据分析和挖掘方面的工作，近年来专注于无线定位、用户轨迹等LBS大数据的挖掘及机器学习应用。
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《机器学习系统设计》（[德]WilliRichertLuisPedroCoelho）电子书网盘下载免费在线阅读 链接：https://pan.baidu.com/s/15KRJ-AprPLrGuH1MiPp53A 提取码：hqlf 书名：机器学习系统设计 豆瓣评分：7.5 作者: [德] Willi Richert / Luis Pedro Coelho 出版社: 人民邮电出版社原作名: Building Machine Learning Systems with Python译者: 刘峰出版年: 2014-7-1页数: 210 内容简介 如今，机器学习正在互联网上下掀起热潮，而Python则是非常适合开发机器学习系统的一门优秀语言。作为动态语言，它支持快速探索和实验，并且针对Python的机器学习算法库的数量也与日俱增。本书最大的特色，就是结合实例分析教会读者如何通过机器学习解决实际问题。 本书将向读者展示如何从原始数据中发现模式，首先从Python与机器学习的关系讲起，再介绍一些库，然后就开始基于数据集进行比较正式的项目开发了，涉及建模、推荐及改进，以及声音与图像处理。通过流行的开源库，我们可以掌握如何高效处理文本、图片和声音。同时，读者也能掌握如何评估、比较和选择适用的机器学习技术。 举几个例子，我们会介绍怎么把StackOverflow的回答按质量高低进行分类，怎么知道某个音乐文件是爵士风格，还是重金属摇滚风格。另外，本书还涵盖了主题建模、购物习性分析及云计算等高级内容。 作者简介 Willi Richert 机器学习和机器人学博士，目前任职于微软Bing搜索核心研发团队。他从事多种机器学习领域的研究，包括主动学习和统计机器翻译。 Luis Pedro Coelho 计算生物学家，主要关注生物图像信息学和大规模图像数据的处理，致力于生物标本图像分析中机器学习技术的应用，他还是Python计算机视觉库mahotas的主要开发人员。他于1998年开始开发开源软件，2004年起从事Python开发，并为多个Python开源库贡献了代码。另外，Luis拥有机器学习领域世界领先的卡内基-梅隆大学的博士学位，并发表过多篇科学论文。
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《机器学习系统设计》（[德]WilliRichertLuisPedroCoelho）电子书网盘下载免费在线阅读 链接：https://pan.baidu.com/s/1ZhejSYmvMpyQM4sTTo04cA 提取码：fbsy 书名：机器学习系统设计 豆瓣评分：7.5 作者: [德] Willi Richert / Luis Pedro Coelho出版社: 人民邮电出版社原作名: Building Machine Learning Systems with Python译者: 刘峰出版年: 2014-7-1页数: 210 内容简介 如今，机器学习正在互联网上下掀起热潮，而Python则是非常适合开发机器学习系统的一门优秀语言。作为动态语言，它支持快速探索和实验，并且针对Python的机器学习算法库的数量也与日俱增。本书最大的特色，就是结合实例分析教会读者如何通过机器学习解决实际问题。 本书将向读者展示如何从原始数据中发现模式，首先从Python与机器学习的关系讲起，再介绍一些库，然后就开始基于数据集进行比较正式的项目开发了，涉及建模、推荐及改进，以及声音与图像处理。通过流行的开源库，我们可以掌握如何高效处理文本、图片和声音。同时，读者也能掌握如何评估、比较和选择适用的机器学习技术。 举几个例子，我们会介绍怎么把StackOverflow的回答按质量高低进行分类，怎么知道某个音乐文件是爵士风格，还是重金属摇滚风格。另外，本书还涵盖了主题建模、购物习性分析及云计算等高级内容。 作者简介 Willi Richert 机器学习和机器人学博士，目前任职于微软Bing搜索核心研发团队。他从事多种机器学习领域的研究，包括主动学习和统计机器翻译。 Luis Pedro Coelho 计算生物学家，主要关注生物图像信息学和大规模图像数据的处理，致力于生物标本图像分析中机器学习技术的应用，他还是Python计算机视觉库mahotas的主要开发人员。他于1998年开始开发开源软件，2004年起从事Python开发，并为多个Python开源库贡献了代码。另外，Luis拥有机器学习领域世界领先的卡内基-梅隆大学的博士学位，并发表过多篇科学论文。
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《机器学习实战》（Peter Harrington）电子书网盘下载免费在线阅读 资源链接： 链接：https://pan.baidu.com/s/1-WjldGdKT5Hza8IXzI2uXg 提取码：8sol 书名：机器学习实战 作者：Peter Harrington 译者：李锐 豆瓣评分：8.1 出版社：人民邮电出版社 出版年份：2013-6 页数：332 内容简介： 机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向，在现今的大数据时代背景下，捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式，成为各行业求生存、谋发展的决定性手段，这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目。 本书第一部分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树（CART）算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法：k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。 全书通过精心编排的实例，切入日常工作任务，摒弃学术化语言，利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统计数据，进行数据分析及可视化。通过各种实例，读者可从中学会机器学习的核心算法，并能将其运用于一些策略性任务中，如分类、预测、推荐。另外，还可用它们来实现一些更高级的功能，如汇总和简化等。 作者简介： Peter Harrington 拥有电气工程学士和硕士学位，他曾经在美国加州和中国的英特尔公司工作7年。Peter拥有5项美国专利，在三种学术期刊上发表过文章。他现在是Zillabyte公司的首席科学家，在加入该公司之前，他曾担任2年的机器学习软件顾问。Peter在业余时间还参加编程竞赛和建造3D打印机。
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《机器学习vs复杂系统》（许铁）电子书网盘下载免费在线阅读 链接: https://pan.baidu.com/s/1P0Tm3OTKlXZ3LRswNDgxsQ 提取码: 7a55 书名：机器学习vs复杂系统 作者：许铁 豆瓣评分：7.7 出版社：电子工业出版社 出版年份：2018-8 页数：192页 内容简介： 《机器学习vs复杂系统》从跨学科视角来看待人工智能这个技术性的学科。围绕用数学模型预测未来这一主题，介绍算法，主要包括现在流行的机器学习和深度学习算法，以及算法要解决问题本身的复杂性。复杂的问题，需要复杂的算法，而算法设计背后的老师正是自然界的复杂性本身。 最终，我们上升到自然界解决复杂性最有利的工具，即人类智能本身，让读者从神经科学的角度再次理解人工智能这个大主题，理解神经科学是如何启发人工智能的，而人工智能又如何帮助我们理解人类智能本身。 《机器学习vs复杂系统》既适合具有高中以上数学知识的一般读者，作为他们了解人工智能和复杂系统领域的科普读物；也适合已经在人工智能领域工作的专业人士，使他们从工程视角之外的更大视角去看待这一领域，获得新的启发。
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