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机器学习导论 第二版 原书

机器学习导论 第二版 原书PDF (凑字数凑字数凑字数)
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机器学习导论(原书第2版).[土耳其]Ethem Alpaydin(带详细书签)

本书对机器学习的定义和应用实例进行了介绍,涵盖了监督学习、贝叶斯决策理论、参数方法、多元方法、维度归约、聚类、非参数方法、决策树、线性判别式、多层感知器、局部模型、隐马尔可夫模型、分类算法评估和比较、组合多学习器以及增强学习等。最新的第2版增加了三章内容,分别是核机器、图模型、贝叶斯估计,扩展了统计测试的内容,教学案例可以从本书配套网站下载。 机器学习的目标是对计算机编程,以便使用样本数据或以往的经验来解决给定的问题。机器学习已经有许多成功应用,包括分析以往销售数据来预测客户行为,优化机器人的行为以便使用最少的资源来完成任务,以及从生物信息数据中提取知识的各种系统。本书是关于机器学习这一主题内容全面的教科书,涵盖了通常在机器学习导论中并不包括的广泛题材。为了对机器学习问题和解进行统一的论述,本书讨论了源自不同领域的多种方法,包括统计学、模式识别、神经网络、人工智能、信号处理、控制和数据挖掘。书中对所有学习算法都进行了解释,以便读者可以轻易地将书中的公式转变为计算机程序。本书可用作高年级本科生或硕士研究生的教材,也可作为关注机器学习方法应用的专业人员的参考书。 第2版新增内容 各章都进行了改写和更新,新增了核机器(第13章)、贝叶斯估计(第14章)和图模型(第16章)内容。 在机器学习实验的设计和分析一章(第19章)中扩展了统计检验的内容。 在本书配套网站(http://www.cmpe.boun.edu.tr/~ethem/i2ml2e/)上提供了PPT、勘误等。 增加了一些习题。 作者简介 Ethem Alpaydin 土耳其伊斯坦布尔博阿齐奇大学(Bogazi?i University)计算机工程系教授。他于1990年在瑞士洛桑联邦理工学院获博士学位,1991年在加州大学伯克利分校国际计算机研究所(ICS, UC Berkeley)做博士后工作;之后作为访问学者,先后在美国麻省理工学院、加州大学伯克利分校国际计算机研究所、瑞士戴尔莫尔感知人工智能研究所(IDIAP)从事研究工作。他是土耳其科学院院士,IEEE高级会员,牛津大学出版社《The Computer Journal》杂志编委和Elsevier出版社《Pattern Recognition》杂志副主编。

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机器学习导论(Introduction to Machine Learning)第二版中文版PDF和习题答案

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计算机科学导论原书第二版答案

计算机科学导论原书第二版答案,稀缺资源,供大家分享,这是很多同学都在问我要的哦,现在把她共享了,需要就直接下载,顺便还可以提高英语水平哦。

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并行计算导论PDF 第2版 中文版

《并行计算导论(原书第2版)》本书系统介绍涉及并行计算的体系结构、编程范例、算法与应用和标准等。覆盖了并行计算领域的传统问题,并且尽可能地采用与底层平台无关的体系结构和针对抽象模型来设计算法。这里上传的是第2版的中文版

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机器学习导论 高清带书签PDF版

《机器学习导论》讨论了机器学习在统计学、模式识别、神经网络。人工智能。信号处理、控制和数据挖掘等不同领域的应用。对所有学习算法都进行了解释,以便读者可以容易地将书中的公式转变为计算机程序。《机器学习导论》可作为高等院校计算机相关专业高年级本科生和研究生的教材,也可供研究机器学习方法的技术人员参考。

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机器学习导论习题答案Ethem Alpaydin

机器学习导论课后习题答案,英文版的,很全,找了很久的希望大家支持!

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并行计算导论(原书第2版) 中文清晰PDF

并行计算导论系统介绍涉及并行计算的体系结构、编程范例、算法与应用和标准等。覆盖了并行计算领域的传统问题,并且尽可能地采用与底层平台无关的体系结构和针对抽象模型来设计算法。书中选择MPI(Message Passing Interface)、POSIX线程和OpenMP这三个应用*广泛的编写可移植并行程序的标准作为编程模型,并在不同例子中反映了并行计算的不断变化的应用组合。本书结构合理,可读性强,加之每章精心设计的习题集,更加适合教学。 本书论述清晰,示例生动,并附有大量习题,适合作为高等院校计算机及相关专业本科生和研究生的教材或参考书。原版自1993年出版第1版到2003年出版第2版以来,已在世界范围内被广泛地采用为高等院校本科生和研究生的教材或参考书。 并行计算导论(原书第2版) 清晰PDF 内容简介 本书全面介绍并行计算的各个方面,包括体系结构、编程范例、算法与应用和标准等,涉及并行计算的新技术,也覆盖了较传统的算法,如排序、搜索、图和动态编程等。本书尽可能采用与底层平台无关的体系结构并且针对抽象模型来设计处落地。书中选择MPI、POSIX线程和OpenMP作为编程模型,并在不同例子中反映了并行计算的不断变化的应用组合。 本书论述清晰,示例生动。并附有大量习题。适合作为高等院校计算机及相关专业本科生和研究生的教材或参考书。 作者简介 Ananth Grama 普度大学计算机科学系的副教授,研究领域是并行和分布式系统和应用的不同方面。Anshul Gupta IBM T.3J.3Watson Research Center的研究人员,研究领域是并行算法和科学计算。George Karypis 明尼苏达大学计算机科学和工程系的副教授,研究领域是并行算法设计.数据挖掘和生物信息学等。Vipin Kumar 明尼苏达大学计算机科学与工程系的教授,美国军用高性能计算研究中心的主任,研究领域是高性能计算. 用于科学计算问题和数据挖掘的并行算法

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机器学习与R语言代码,第二版

《机器学习与R语言》通过将实践案例与核心的理论知识相结合,提供了你开始将机器学习应用到你自己项目中所需要的知识。

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计算机系统概论(原书第2版)

计算机系统概论(原书第2版), 适合计算机系统与结构的初学者参考学习

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机器学习导论 原书 第2版.pdf下载

机器学习导论 原书 第2版.pdf下载地址,高清完整版

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电路分析导论(原书第12版)鲍利斯塔 (Robert L.Blylestad)

压缩成两部分,这是第一部分,请下载全。 鲍利斯塔所著的《电路分析导论》是电路分析的入门教材,主要内容包括:电压与电流、电阻、电容、电感、磁路、变压器、串并联交直流电路的等效化简、复杂交直流电路方程的列写、交直流电路中的网络定理、交直流电路的功率、谐振电路、滤波器与伯德图、RC及RL电路对直源电源的响应、RC电路对周期脉冲电源的响应、多相电路、非正弦周期电流电路,以及系统的端口分析等。本教材具有理论分析与工程应用相结合的特点,包含众多的工程案例、严格运用计量单位、经常使用元件参数标称值等,处处体现了教材面向工程教育的特色。由浅入深的引导式叙述、活泼亲和的教材语言、精美形象的插图,会让自学者倍感愉悦。   本书可作为高等院校电气类、电子信息类、自动化类专业本科生“电路理论”、“电路分析”课程教材或教学参考书,也可供工程技术人员和电路爱好者参考。

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计算机系统概论(原书第二版中文版)课后习题答案

计算机系统概论(原书第二版中文版)课后习题答案 作者:Yale N. Patt 机械工业出版社 文档是pdf格式的,有所有课后习题的答案

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算法导论 (原书第二版) 中文 PDF 清晰版

《算法导论(原书第2版)》深入浅出,全面地介绍了计算机算法。对每一个算法的分析既易于理解又十分有趣,并保持了数学严谨性。《算法导论(原书第2版)》的设计目标全面,适用于多种用途。涵盖的内容有:算法在计算中的作用,概率分析和随机算法的介绍。本书专门讨论了线性规划,介绍了动态规划的两个应用,随机化和线性规划技术的近似算法等,还有有关递归求解、快速排序中用到的划分方法与期望线性时间顺序统计算法,以及对贪心算法元素的讨论。《算法导论(原书第2版)》还介绍了对强连通子图算法正确性的证明,对哈密顿回路和子集求和问题的np完全性的证明等内容。《算法导论(原书第2版)》提供了900多个练习题和思考题以及叙述较为详细的实例研究。. 《算法导论(原书第2版)》内容丰富,对本科生的数据结构课程和研究生的算法课程都是很实用的教材。《算法导论(原书第2版)》在读者的职业生涯中,也是一本案头的数学参考书或工程实践手册。 在有关算法的书中,有一些叙述非常严谨,但不够全面,另一些涉及了大量的题材,但又缺乏严谨性。《算法导论》将严谨性和全面性融为一体。.. 《算法导论(原书第2版)》深入讨论各类算法,并着力使这些算法的设计和分析能为各个层次的读者接受。各章自成体系,可以作为独立的学习单元。算法以英语和伪代码的形式描述,具备初步程序设计经验的人就能看懂。说明和解释力求浅显易懂,不失深度和数学严谨性。 《算法导论(原书第2版)》自第1版出版以来,已经成为世界范围内广泛使用的大学教材和专业人员的标准参考书。第2版增加了论述算法作用、概率分析与随机算法、线性规划等几章。同时,对第1版的几乎每一节都作了大量的修订。一项巧妙而又重要的修改是提前引入循环不变式,并在全书中用来证明算法的正确性。在不改变数学和分析重点的前提下,作者将许多数学基础知识从第一部分移到了附录中,并在开始部分加入了一些富有诱导性的题材。 目录: 第一部分 基础知识 引言 第1章 算法在计算中的作用 1.1 算法 1.2 作为一种技术的算法 第2章 算法入门 2.1 插入排序 2.2 算法分析 2.3 算法设计 2.3.1 分治法 2.3.2 分治法分析 第3章 函数的增长 3.1 渐近记号 3.2 标准记号和常用函数 第4章 递归式 4.1 代换法 .4.2 递归树方法 4.3 主方法 *4.4 主定理的证明 4.4.1 取正合幂时的证明 4.4.2 上取整函数和下取整函数 第5章 概率分析和随机算法 5.1 雇用问题 5.2 指示器随机变量 5.3 随机算法 *5.4 概率分析和指示器随机变量的进一步使用 5.4.1 生日悖论 5.4.2 球与盒子 5.4.3 序列 5.4.4 在线雇用问题 第二部分 排序和顺序统计学 引言 第6章 堆排序 6.1 堆 6.2 保持堆的性质 。。。。。。

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计算机科学导论-弗罗赞 PDF扫描版(原书第二版

本书是一本百科全书式的计算机专业入门读物,涉及计算机科学的方方面面。本书强调的是概念而不是数学模型和技术细节,并通过大量图片,图标和演示来增强读者对内容的理解和知识掌握。ps:附带目录索引

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数字信号处理导论_胡广书_课后答案

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计算机科学导论(第二版

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机器人学导论,课后习题答案。

花钱从国外网站上下载的,故资源分要求高一些,分享真正有需求的人。

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神经网络与机器学习[原书第3版].pdf

神经网络是计算智能和机器学习的重要分支,在诸多领域都取得了很大的成功。在众多神经网络著作中,影响最为广泛的是Simon Haykin的《神经网络原理》(第3版更名为《神经网络与机器学习》)。在本书中,作者结合近年来神经网络和机器学习的最新进展,从理论和实际应用出发,全面、系统地介绍了神经网络的基本模型、方法和技术,并将神经网络和机器学习有机地结合在一起。 本书不但注重对数学分析方法和理论的探讨,而且也非常关注神经网络在模式识别、信号处理以及控制系统等实际工程问题的应用。本书的可读性非常强,作者举重若轻地对神经网络的基本模型和主要学习理论进行了深入探讨和分析,通过大量的试验报告、例题和习题来帮助读者更好地学习神经网络。 本版在前一版的基础上进行了广泛修订,提供了神经网络和机器学习这两个越来越重要的学科的最新分析。 本书特色: 1. 基于随机梯度下降的在线学习算法;小规模和大规模学习问题。 2. 核方法,包括支持向量机和表达定理。 3. 信息论学习模型,包括连接、独立分量分析(ICA)、一致独立分量分析和信息瓶颈。 4. 随机动态规划,包括逼近和神经动态规划。 5. 逐次状态估计算法,包括卡尔曼和粒子滤波器。 6. 利用逐次状态估计算法训练递归神经网络。 7. 富有洞察力的面向计算机的试验。

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机器人学导论(John J.Craig)第二章答案

机器人学导论第二章答案,纯手工做的,是John J.Craig写的那本。

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