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《强化学习精要:核心算法与TensorFlow 实现》用通俗幽默的语言深入浅出地介绍了强化学习的基本算法与代码实现,为读者构建了一个完整的强化学习知识体系,同时介绍了这些算法的具体实现方式。从基本的马尔可夫决策过程,到各种复杂的强化学习算法,读者都可以从本书中学习到。本书除了介绍这些算法的原理,还深入分析了算法之间的内在联系,可以帮助读者举一反三,掌握算法精髓。书中介绍的代码可以帮助读者快速将算法应用到实践中。 《强化学习精要:核心算法与TensorFlow 实现》内容翔实,语言简洁易懂,既适合零基础的人员入门学习,也适合相关科研人员研究参考。
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《机器学习:从公理到算法(中国计算机学会学术著作丛书)》是一本基于公理研究学习算法的书。共17章,由两部分组成。第一部分是机器学习公理以及部分理论演绎,包括第1、2、6、8章,论述学习公理以及相应的聚类、分类理论。第二部分关注如何从公理推出经典学习算法,包括单类、多类和多源问题。第3~5章为单类问题,分别论述密度估计、回归和单类数据降维。第7、9~16章为多类问题,包括聚类、神经网络、K近邻、支持向量机、Logistic回归、贝叶斯分类、决策树、多类降维与升维等经典算法。后第17章研究了多源数据学习问题。 《机器学习:从公理到算法(中国计算机学会学术著作丛书)》可以作为高等院校计算机、自动化、数学、统计学、人工智能及相关专业的研究生教材,也可以供机器学习的爱好者参考。
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数据结构与算法图解[美]杰伊?温格罗 著;袁志鹏 译人民邮电出版社9787115509000 正版旧书,保证质量,此书为单本而非一套,电子发票!
本书是数据结构与算法的入门指南,不局限于某种特定语言,略过复杂的数学公式,用通俗易懂的方式针对编程初学者介绍数据结构与算法的基本概念,培养读者编程逻辑。主要内容包括:为什么要了解数据结构与算法,大O表示法及其代码优化利用,栈、队列等的合理使用,等等。
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