機器學習原理演算法應用雷明電子書

Ⅰ 《機器學習實用案例解析》epub下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源

《機器學習實用案例解析》（（美）DrewConwayJohnMylesWhite）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名:機器學習實用案例解析

豆瓣評分:7.6

作者:（美）DrewConwayJohnMylesWhite

出版社:機械工業出版社

副標題:實用案例解析

原作名:Machine Learning for Hackers

譯者:陳開江/劉逸哲/孟曉楠/羅森林 審校

出版年:2013-4-1

頁數:320

內容簡介

這本書為機器學習技術提供了一些非常棒的案例研究。它並不想成為一本關於機器學習的工具書或者理論書籍，它注重的是一個學習的過程，因而對於任何有一些編程背景和定量思維的人來說，它都是不錯的選擇。

——Max Shron OkCupid

機器學習是計算機科學和人工智慧中非常重要的一個研究領域，近年來，機器學習不但在計算機科學的眾多領域中大顯身手，而且成為一些交叉學科的重要支撐技術。本書比較全面系統地介紹了機器學習的方法和技術，不僅詳細闡述了許多經典的學習方法，還討論了一些有生命力的新理論、新方法。

全書案例既有分類問題，也有回歸問題；既包含監督學習，也涵蓋無監督學習。本書討論的案例從分類講到回歸，然後討論了聚類、降維、最優化問題等。這些案例包括分類：垃圾郵件識別，排序：智能收件箱，回歸模型：預測網頁訪問量，正則化：文本回歸，最優化：密碼破解，無監督學習：構建股票市場指數，空間相似度：用投票記錄對美國參議員聚類，推薦系統：給用戶推薦R語言包，社交網路分析：在Twitter上感興趣的人，模型比較：給你的問題找到最佳演算法。各章對原理的敘述力求概念清晰、表達准確，突出理論聯系實際，富有啟發性，易於理解。在探索這些案例的過程中用到的基本工具就是R統計編程語言。R語言非常適合用於機器學習的案例研究，因為它是一種用於數據分析的高水平、功能性腳本語言。

本書主要內容：

·開發一個樸素貝葉斯分類器，僅僅根據郵件的文本信息來判斷這封郵件是否是垃圾郵件；

·使用線性回歸來預測互聯網排名前1000網站的PV；

·利用文本回歸理解圖書中詞與詞之間的關系；

·通過嘗試破譯一個簡單的密碼來學習優化技術；

·利用無監督學習構建股票市場指數，用於衡量整體市場行情的好壞；

·根據美國參議院的投票情況，從統計學的角度對美國參議員聚類；

·通過K近鄰演算法構建向用戶推薦R語言包；

·利用Twitter數據來構建一個「你可能感興趣的人」的推薦系統；

·模型比較：給你的問題找到最佳演算法。

作者簡介

【作者介紹】

Drew Conway 機器學習專家，擁有豐富的數據分析與處理工作經驗。目前主要利用數學、統計學和計算機技術研究國際關系、沖突和恐怖主義等。他曾作為研究員在美國情報和國防部門供職數年。他擁有紐約大學政治系博士學位，曾為多種雜志撰寫文章，是機器學習領域的著名學者。

John Myles White 機器學習專家，擁有豐富的數據分析與處理工作經驗。目前主要從理論和實驗的角度來研究人類如何做出決定，同時還是幾個流行的R語言程序包的主要維護者，包括ProjectTemplate和log4r。他擁有普林斯頓大學哲學系博士學位，曾為多家技術雜志撰稿，發表過許多關於機器學習的論文，並在眾多國際會議上發表演講。

【譯者介紹】

羅森林 博士，教授，博導。現任北京理工大學信息系統及安全對抗實驗中心主任、專業責任教授。國防科技工業局科學技術委員會成員；《中國醫學影像技術雜志》、《中國介入影像與治療學》編委會委員；全國大學生信息安全技術專題邀請賽專家組副組長；中國人工智慧學會智能信息安全專業委員會委員等。主要研究方向為信息安全、數據挖掘、媒體計算、中文信息處理等。負責或參加完成國家自然科學基金、國家科技支撐計劃、863計劃、國家242計劃等省部級以上項目40餘項。已發表學術論文90餘篇，出版著作8部，出版譯著1部，獲授權專利3項。

陳開江新浪微博搜索部研發工程師，曾獨立負責微博內容反垃圾系統、微博精選內容挖掘演算法、自助客服系統（包括自動回復、主動挖掘、輿情監測）等項目，目前主要從事社交挖掘、推薦演算法研究、機器學習、自然語言處理相關工作，研究興趣是社交網路的個性化推薦。

劉逸哲阿里巴巴，CBU基礎平台部搜索與推薦團隊核心技術與query分析方向負責人，機器學習技術領域及圈子負責人。曾任中國雅虎相關性團隊、自然語言處理團隊演算法工程師；AvePoint.inc開發工程師，從事企業級搜索引擎開發。研究興趣是機器學習、自然語言處理及個性化推薦等演算法在大規模數據上的應用。

孟曉楠一淘廣告技術，阿里非搜索廣告演算法負責人，負責用戶行為分析、建模與細分，RTB競價演算法，展示廣告CTR預估與SEM優化。曾工作於網易杭州研究院，參與過分布式全文檢索系統和網易博客產品的數據挖掘演算法開發。研究興趣是計算廣告技術、機器學習、大數據技術、信息檢索等。

Ⅱ 《scikitlearn機器學習常用演算法原理及編程實戰》epub下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源

《scikit learn機器學習》（黃永昌）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：scikit learn機器學習

作者：黃永昌

豆瓣評分：7.9

出版社：機械工業出版社

出版年份：2018-3-1

頁數：207

內容簡介：

本書通過通俗易懂的語言、豐富的圖示和生動的實例，撥開了籠罩在機器學習上方復雜的數學「烏雲」，讓讀者以較低的代價和門檻輕松入門機器學習。本書共分為11章，主要介紹了在Python環境下學習scikit-learn機器學習框架的相關知識。本書涵蓋的主要內容有機器學習概述、Python機器學習軟體包、機器學習理論基礎、k-近鄰演算法、線性回歸演算法、邏輯回歸演算法、決策樹、支持向量機、樸素貝葉斯演算法、PCA 演算法和k-均值演算法等。本書適合有一定編程基礎的讀者閱讀，尤其適合想從事機器學習、人工智慧、深度學習及機器人相關技術的程序員和愛好者閱讀。另外，相關院校和培訓機構也可以將本書作為教材使用。

Ⅲ 有哪些關於人工智慧的書籍可供推薦

看到這個問題有點小興奮，我來推薦一份人工智慧書單。

1、機器學習精講

機器學習原理演算法與應用教程，精簡機器學習入門手冊，美亞機器學習深度學習暢銷書，全彩印刷，掃描書中二維碼可閱讀補充內容，人工智慧和機器學習領域眾多知名專家推薦。

2、動手學深度學習

目前市面上有關深度學習介紹的書籍大多可分兩類，一類側重方法介紹，另一類側重實踐和深度學習工具的介紹。本書同時覆蓋方法和實踐。本書不僅從數學的角度闡述深度學習的技術與應用，還包含可運行的代碼，為讀者展示如何在實際中解決問題。

為了給讀者提供一種互動式的學習體驗，本書不但提供免費的教學視頻和討論區，而且提供可運行的Jupyter記事本文件，充分利用Jupyter記事本能將文字、代碼、公式和圖像統一起來的優勢。這樣不僅直接將數學公式對應成實際代碼，而且可以修改代碼、觀察結果並及時獲取經驗，從而帶給讀者全新的、互動式的深度學習的學習體驗。

3、深度學習

本書囊括了數學及相關概念的背景知識，包括線性代數、概率論、資訊理論、數值優化以及機器學習中的相關內容。同時，它還介紹了工業界中實踐者用到的深度學習技術，包括深度前饋網路、正則化、優化演算法、卷積網路、序列建模和實踐方法等。

並且調研了諸如自然語言處理、語音識別、計算機視覺、在線推薦系統、生物信息學以及視頻游戲方面的應用。最後，本書還提供了一些研究方向，涵蓋的理論主題包括線性因子模型、自編碼器、表示學習、結構化概率模型、蒙特卡羅方法、配分函數、近似推斷以及深度生成模型。

4、人工智慧（第2版）

本書是作者結合多年教學經驗、精心撰寫的一本人工智慧教科書，堪稱「人工智慧的網路全書」。全書涵蓋了人工智慧簡史、搜索方法、知情搜索、博弈中的搜索、人工智慧中的邏輯、知識表示、產生式系統、專家系統、機器學習和神經網路、遺傳演算法、自然語言處理、自動規劃、機器人技術、高級計算機博弈、人工智慧的歷史和未來等主題。

5、Python 神經網路編程

本書將帶領您進行一場妙趣橫生卻又有條不紊的旅行——從一個非常簡單的想法開始，逐步理解神經網路的工作機制。您無需任何超出中學范圍的數學知識，並且本書還給出易於理解的微積分簡介。本書的目標是讓盡可能多的普通讀者理解神經網路。讀者將學習使用Python開發自己的神經網路，訓練它識別手寫數字，甚至可以與專業的神經網路相媲美。

Ⅳ 機器學習的原理

機器學習的本質是找到一個功能尺槐函數，這個函數會根據我們的輸陵肢友入，返回一個結果。
機器學習是人工智慧的一個子集。這項技術的主要任務是指導計算機從數據中學習，然後利用經飢彎驗來改善自身的性能，不需要進行明確的編程。在機器學習中，演算法會不斷進行訓練，從大型數據集中發現模式和相關性，然後根據數據分析結果做出最佳決策和預測。機器學習應用具有自我演進能力，它們獲得的數據越多，准確性會越高。

Ⅳ 《Python機器學習演算法》epub下載在線閱讀，求百度網盤雲資源

Python機器學習演算法.epub

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全書共有10 章。第1 章講解了Python 機器學習的生態系統，剩餘9 章介紹了眾多與機器學習相關的演算法，包括各類分類演算法、數據可視化技術、推薦引擎等，主要包括機器學習在公寓、機票、IPO 市場、新聞源、內容推廣、股票市場、圖像、聊天機器人和推薦引擎等方面的應用。

Ⅵ 《深度學習入門基於Python的理論與實現》pdf下載在線閱讀，求百度網盤雲資源

《深度學習入門》（[ 日］ 齋藤康毅）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：深度學習入門

作者：[ 日］ 齋藤康毅

譯者：陸宇傑

豆瓣評分：9.4

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2018-7

頁數：285

內容簡介：本書是深度學習真正意義上的入門書，深入淺出地剖析了深度學習的原理和相關技術。書中使用Python3，盡量不依賴外部庫或工具，從基本的數學知識出發，帶領讀者從零創建一個經典的深度學習網路，使讀者在此過程中逐步理解深度學習。書中不僅介紹了深度學習和神經網路的概念、特徵等基礎知識，對誤差反向傳播法、卷積神經網路等也有深入講解，此外還介紹了深度學習相關的實用技巧，自動駕駛、圖像生成、強化學習等方面的應用，以及為什麼加深層可以提高識別精度等「為什麼」的問題。

作者簡介：

齋藤康毅

東京工業大學畢業，並完成東京大學研究生院課程。現從事計算機視覺與機器學習相關的研究和開發工作。是Introcing Python、Python in Practice、The Elements of Computing Systems、Building Machine Learning Systems with Python的日文版譯者。

譯者簡介：

陸宇傑

眾安科技NLP演算法工程師。主要研究方向為自然語言處理及其應用，對圖像識別、機器學習、深度學習等領域有密切關注。Python愛好者。