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标签名: 人工智能
机器学习: 贝叶斯和优化方法.英文版
出版日期: 2017-01
携程人工智能实践
出版日期: 2020-01
机器学习基础
出版日期: 2019-01
Probably Approximately Correct: Nature’s Algorithms for Learning and Prospering in a Complex World
出版日期: 2013-01
A Course in Machine Learning
出版日期: 0000-01
Python Machine Learning Cookbook
出版日期: 2016-01
Domain Adaptation Theory: Available Theoretical Results
出版日期: 2018-01
深入浅出Python机器学习
出版日期: 0000-01
Human Compatible: Artificial Intelligence and the Problem of Control
出版日期: 2019-01
白话强化学习与PyTorch
出版日期: 2019-01
数据挖掘:实用机器学习工具与技术(原书第3版)
出版日期: 2014-01
基于复杂网络的机器学习方法
出版日期: 0000-01
Python机器学习(原书第2版)
出版日期: 2018-01
集成学习:基础与算法
出版日期: 2020-01
Machine Learning Refined: Foundations, Algorithms, and Applications
出版日期: 2016-01
Building Recommender Systems with Machine Learning and AI: Help people discover new products and content with deep learning, neural networks, and machine learning recommendations.
出版日期: 2018-01
机器学习应用系统设计
出版日期: 2018-01
Automated Machine Learning: Methods, Systems, Challenges
出版日期: 2019-01
Introduction to Data Mining, Second Edition
出版日期: 2018-01
零起点Python机器学习快速入门
出版日期: 2017-01
Machine Learning: An Algorithmic Perspective, Second Edition
出版日期: 2014-01
机器人设计与实现
出版日期: 2008-01
改变未来的机器: 人工智能时代的生存之道
出版日期: 2020-01
神经网络: A Classroom Approach
出版日期: 2006-01