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标签名: 机器学习
出版日期: 2018-01

Python机器学习基础教程

评分: 8.5
出版日期: 2018-01

机器学习与优化

评分: 8.5
出版日期: 2017-07

深度学习与计算机视觉: 算法原理、框架应用与代码实现

评分: 8.4
出版日期: 2015-02

机器学习与R语言: 数据科学与工程技术丛书

评分: 8.4
出版日期: 2019-06

智能机器如何思考: 深度神经网络的秘密

评分: 8.4
出版日期: 2017-01

深度学习

评分: 8.4
出版日期: 2013-01

MATLAB神经网络43个案例分析

评分: 8.4
出版日期: 2015-01

Bayesian Methods for Hackers: Probabilistic Programming and Bayesian Methods

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出版日期: 2013-01

统计自然语言处理（第2版）

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出版日期: 2015-01

统计学习导论: 基于R应用

评分: 8.4
出版日期: 1994-01

An Introduction to Computational Learning Theory

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出版日期: 2018-01

TensorFlow：实战Google深度学习框架（第2版）

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出版日期: 2007-01

Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition (Fundamentals of Algorithms)

评分: 8.4
出版日期: 2019-01

The Hundred-Page Machine Learning Book

评分: 8.4
出版日期: 2005-01

Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, Second Edition

评分: 8.4
出版日期: 2013-01

Building Machine Learning Systems with Python

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出版日期: 2018-01

《裂变：秒懂人工智能的基础课》

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出版日期: 2018-10-20

分布式机器学习：算法、理论与实践

评分: 8.3
出版日期: 2018-01

美团机器学习实践

评分: 8.3
出版日期: 2015-01

The Master Algorithm: How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World

评分: 8.3
出版日期: 2014-01

Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms

评分: 8.3
出版日期: 2010-01

模式识别

评分: 8.3
出版日期: 2017-01

Grokking Deep Learning

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出版日期: 2005-01

Applied Linear Regression

评分: 8.3