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机器学习是人工智能研究领域中的一个极其重要的方向。在现今大数据时代的背景下捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式使得这一过去为分析师与数学家所专属的研究领域越来越为人们瞩目。本书通过精心排的实例切入日常工作任务摒弃学术化语言利用高效可复用的Python 代码阐释如何处理统计数据进行数据分析及可视化。读者可从中学到一些核心的机器学习算法并将其运用于某些策略性任务中如分类、预测及推荐等。本书适合机器学习相关研究人员及互联网从业人员学习参考。
2019-01-05
数据科学实战
这本书涉及的面包含数据科学的各个层面，是相关专家客座课堂讲义的分析和总结。相对比较烧脑的是算法的原理解释与过程，从通用的分类、聚类算法的，k近邻、k均值，朴素贝叶斯，决策树，到应用在金融、推荐系统等业务领域的案例与分析，深浅适宜，不过依然对数学一般的我产生不小压力。
2018-10-02
算法导论中文版
该书是一本十分经典的计算机算法书籍，与高德纳（Donald E.Knuth）的《计算机程序设计艺术》（The Art Of Computer Programming）相媲美。 《算法导论》由Thomas H.Cormen、Charles E.Leiserson、Ronald L.Rivest、Clifford Stein四人合作编著（其中Clifford Stein是第二版开始参与的合著者）。本书的最大特点就是将严谨性和全面性融入在了一起。
2018-08-08
空空如也
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