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标签名: 机器学习
Python深度学习：基于PyTorch
出版日期: 2019-01

Python深度学习：基于PyTorch

评分: 9.2
Python Data Science Handbook: Tools and Techniques for Developers
出版日期: 2016-01

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评分: 9.2
深度学习推荐系统
出版日期: 2020-01

深度学习推荐系统

评分: 9.2
Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques for Building Intelligent Systems
出版日期: 2017-01

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评分: 9.2
统计决策理论和贝叶斯分析
出版日期: 2004-01

统计决策理论和贝叶斯分析

评分: 9.2
Information Theory, Inference and Learning Algorithms
出版日期: 2003-01

Information Theory, Inference and Learning Algorithms

评分: 9.2
Mathematics for Machine Learning
出版日期: 2020-01

Mathematics for Machine Learning

评分: 9.2
自然语言处理综论（第二版）
出版日期: 2018-01

自然语言处理综论（第二版）

评分: 9.2
Boosting: Foundations and Algorithms
出版日期: 2012-01

Boosting: Foundations and Algorithms

评分: 9.2
An Introduction to the Bootstrap
出版日期: 1994-01

An Introduction to the Bootstrap

评分: 9.2
R Cookbook
出版日期: 2011-01

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评分: 9.1
统计学习方法（第2版）
出版日期: 2019-01

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评分: 9.1
线性代数的几何意义: 图解线性代数
出版日期: 2015-01

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评分: 9.1
Statistical Rethinking: A Bayesian Course with Examples in R and Stan
出版日期: 2015-01

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评分: 9.1
Introduction to Information Retrieval
出版日期: 2008-01

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评分: 9.1
Foundations of Machine Learning
出版日期: 2012-01

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评分: 9.1
Prediction, Learning, and Games
出版日期: 2006-01

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评分: 9.1
概率论及其应用
出版日期: 2006-01

概率论及其应用

评分: 9.1
统计模型: 理论和实践（英文版）
出版日期: 2010-01

统计模型: 理论和实践（英文版）

评分: 9.1
Forecasting: Principles and Practice
出版日期: 2018-01

Forecasting: Principles and Practice

评分: 9.1
统计学习方法
出版日期: 2012-01

统计学习方法

评分: 9.0
集体智慧编程
出版日期: 2009-01

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评分: 9.0
Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython
出版日期: 2017-01

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评分: 9.0
人工智能 （第2版）
出版日期: 2018-01

人工智能 （第2版）

评分: 9.0