logo
标签名: 机器学习
Python for Probability, Statistics, and Machine Learning
出版日期: 2016-01
Nonlinear Programming: 3rd Edition
出版日期: 2016-01
机器学习实践指南 第2版: 案例应用解析
出版日期: 2016-01
机器学习与数据科学(基于R的统计学习方法)
出版日期: 0000-01
Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics: Algorithms, Worked Examples, and Case Studies
出版日期: 2015-01
Nearest-Neighbor Methods in Learning and Vision
出版日期: 2006-01
非线性规划(第3版)
出版日期: 2018-01
Deep Learning for Natural Language Processing
出版日期: 2020-01
集成学习:基础与算法
出版日期: 2020-01
机器学习精讲 全彩印刷: 全彩印刷
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
数据科学手册
出版日期: 2019-01
机器学习应用系统设计
出版日期: 2018-01
机器学习开发者指南
出版日期: 2020-01
Automated Machine Learning: Methods, Systems, Challenges
出版日期: 2019-01
Practical Deep Learning for Cloud and Mobile: Real-World AI & Computer Vision Projects Using Python, Keras & TensorFlow
出版日期: 2019-01
Deep Learning
出版日期: 2018-01

Deep Learning

评分: 0.0
套路!机器学习:北美数据科学家的私房课
出版日期: 0000-01
半监督学习
出版日期: 0000-01

半监督学习

评分: 0.0
An Introduction to Conditional Random Fields
出版日期: 0000-01
Introduction to Data Mining, Second Edition
出版日期: 2018-01
Machine Learning with R: Expert techniques for predictive modeling, 3rd Edition
出版日期: 2019-01
GO语言机器学习实战
出版日期: 2020-01