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标签名: 机器学习
数据挖掘导论: （英文版）
出版日期: 2010-01

数据挖掘导论: （英文版）

评分: 9.0
Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques
出版日期: 2009-01

Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques

评分: 9.0
强化学习（第2版）
出版日期: 2019-01

强化学习（第2版）

评分: 9.0
神经网络与机器学习: 英文版·第3版
出版日期: 2009-01

神经网络与机器学习: 英文版·第3版

评分: 9.0
Doing Bayesian Data Analysis: A Tutorial with R and BUGS
出版日期: 2010-01

Doing Bayesian Data Analysis: A Tutorial with R and BUGS

评分: 9.0
Statistical Machine Translation
出版日期: 2009-01

Statistical Machine Translation

评分: 9.0
Computer Vision: Algorithms and Applications
出版日期: 2010-01

Computer Vision: Algorithms and Applications

评分: 9.0
Machine Learning: A Probabilistic Perspective
出版日期: 2012-01

Machine Learning: A Probabilistic Perspective

评分: 9.0
Foundations of Statistical Natural Language Processing
出版日期: 1999-01

Foundations of Statistical Natural Language Processing

评分: 9.0
统计学习理论的本质
出版日期: 2000-01

统计学习理论的本质

评分: 9.0
All of Statistics: A Concise Course in Statistical Inference
出版日期: 2004-01

All of Statistics: A Concise Course in Statistical Inference

评分: 9.0
The Nature of Statistical Learning Theory
出版日期: 1999-01

The Nature of Statistical Learning Theory

评分: 9.0
Introduction to Machine Learning with Python
出版日期: 2016-01

Introduction to Machine Learning with Python

评分: 9.0
R语言实战（第2版）
出版日期: 2016-01

R语言实战（第2版）

评分: 8.9
数学之美 （第二版）
出版日期: 2014-01

数学之美 （第二版）

评分: 8.9
计算机科学中的数学: 信息与智能时代的必修课
出版日期: 2018-01

计算机科学中的数学: 信息与智能时代的必修课

评分: 8.9
统计学习理论
出版日期: 2015-01

统计学习理论

评分: 8.9
信息论、推理与学习算法
出版日期: 2006-01

信息论、推理与学习算法

评分: 8.9
神经网络设计
出版日期: 2007-01

神经网络设计

评分: 8.9
A First Course in Bayesian Statistical Methods
出版日期: 2009-01

A First Course in Bayesian Statistical Methods

评分: 8.9
视觉SLAM十四讲：从理论到实践（第2版）
出版日期: 2019-01

视觉SLAM十四讲：从理论到实践（第2版）

评分: 8.9
南京大学人工智能本科专业教育培养体系: 培养体系
出版日期: 2019-01

南京大学人工智能本科专业教育培养体系: 培养体系

评分: 8.9
Programming Collective Intelligence: Building Smart Web 2.0 Applications
出版日期: 2007-01

Programming Collective Intelligence: Building Smart Web 2.0 Applications

评分: 8.9
数据挖掘与应用
出版日期: 2009-01

数据挖掘与应用

评分: 8.9