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机器学习与应用-雷明-清华出版社 评分:

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《机器学习与应用》高清PDF+雷明.rar

《机器学习与应用》是机器学习和深度学习领域的入门与提高教材,系统、深入地讲述机器学习与深度学习的主流方法与理论,并紧密结合工程实践与应用。

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机器学习与运用 雷明 2019 清华大学出版(云盘高清PDF)

1. 内容全面深入。全书系统地讲解机器学习算法与理论,主要算法的理论讲解透彻、结构清晰,均有详细的推导和证明过程。 2. 内容新。对于深度学习等重点算法,涵盖和反映了截至2017年学术界与工业界的新成果,确保本书的内容能够紧跟当前的学术和技术趋势。 3. 理论与实践相结合。对于所有重点算法,除深入讲解算法的原理之外,还介绍了算法的工程实现细节,对各种算法的实际应用也进行了介绍。 4. 对机器学习所需的数学知识进行全面系统的介绍,确保读者无须单独再看其他数学教材也能顺利学习。

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2019-机器学习与应用-雷明-清华出版社

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《机器学习与应用》_雷明

机器学习与应用》由21 章组成,共分为三大部分。 第1 ~ 3 章为第一部分,介绍机器学习的基本原理、所需的数学知识(包括微积分、线性代数、概率论和最优化方法), 以及机器学习中的核心概念。 第4 ~ 20 章为第二部分,是主体部分,介绍各种常用的有监督学习算法、无监督学习算法、半监督学习算法和强化学习算法。对于每种算法,从原理与推导、工程实现和实际应用3 个方面进行介绍,对于大多数算法都配有实验程序。 第21章为第三部分,介绍机器学习和深度学习算法实际应用时面对的问题,并给出典型的解决方案。 附录A 给出各种机器学习算法的总结, 附录B 给出梯度下降法的演化关系,附录C给出EM算法的推导。

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机器学习与数据科学(全套PDF格式的讲义)

00_学习问题研究的简史.pdf 00_课程介绍.pdf 01_基于实例的学习.pdf 02_线性模型.pdf 02_线性模型_I.pdf 02_线性模型_补充_无约束优化.pdf 03_线性模型的扩展_I_II.pdf 04_学习过程的统计性质与集成学习.pdf 05_支持向量机与统计学习理论_I.pdf 05_支持向量机与统计学习理论_I_II.pdf 06_正则化理论及其应用_I_II.pdf 07_无监督学习_I_II_III.pdf 08_压缩感知与稀疏表示_I_II.pdf 09_深度学习.pdf

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《机器学习与应用》_雷明 百度网盘

《机器学习与应用》是一本适合人门与系统学习的教材,理论推导与证明详细、深入,结构清晰,详细地调述主要算法的工程实现细节,配以著名开源库的源代码分析(包括libsvm 、liblinear 、OpenCV、Caffe等开源库),让读者不仅知其然,还知其所以然, 真正理解算法、学会使用算法。对于计算机、人工智能及相关专业的本科生和研究生,对于从事人工智能和机器学习产品研发的工程技术人员,具有很强的参考价值

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机器学习与应用(2019最新版 雷明)

本书理论推导与证明详细、深入,结构清晰,详细地讲述主要算法的工程实现细节,配以著名开源库的源代码分析(包括libsvm、liblinear、OpenCV、Caffe等开源库),让读者不仅知其然,还知其所以然,真正理解算法、学会使用算法。对于计算机、人工智能及相关专业的本科生和研究生,这是一本适合入门与系统学习的教材,对于从事人工智能和机器学习产品研发的工程技术人员,本书也具有很强的参考价值。

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