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算法问题实战策略[韩]具宗万 著；崔盛一 译人民邮电出版社9787115384621 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
《算法问题实战策略》收录程序设计竞赛经典试题，在解题过程中讲解各种算法设计技巧和数据结构，培养读者的解题能力。读者可亲自编写各章习题程序并获得评分，所有示例均附有解题过程及详细说明。本书主要内容第一部分开始解决问题第二部分算法分析第三部分算法设计范式第四部分一些著名的算法第五部分基本数据结构第六部分树第七部分图。 《算法问题实战策略》是学习解题技巧时必不可少的经典，不仅适合准备参赛的人阅读，书中对现有算法的检验和优化后的代码等，都对实际业务有非常大的帮助。本书作者是算法竞赛领域的人士，他利用自己多年积累的经验，通过多个解题示例帮助大家轻松学习算法。
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强化学习精要：核心算法与TensorFlow实现冯超 著电子工业出版社9787121340000 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
《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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MATLAB R2017a人工智能算法张德丰电子工业出版社9787121340611 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
本书以MATLAB R2017a为平台，以智能算法为背景，全面详细地介绍了人工智能的各种新型算法。本书内容以理论为基础，以实际应用为主导，循序渐进地向读者讲解怎样利用MATLAB智能算法解决实际问题。全书共13章，主要内容包括MATLAB R2017a软件的基础知识、智能算法的理论、人工神经网络算法、模糊逻辑控制算法、粒子群算法、蚁群算法、模拟退火算法、遗传算法、免疫算法、禁忌搜索算法、支持向量机算法及小波分析算法等。
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Python与机器学习实战：决策树、集成学习、支持向量机与神经网络算法详解及编程实现何宇健 著电子工业出版 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
Python与机器学习这一话题是如此的宽广，仅靠一本书自然不可能涵盖到方方面面，甚至即使出一个系列也难能做到这点。单就机器学习而言，其领域就包括但不限于如下：有监督学习（Supervised Learning），无监督学习（Unsupervised Learning）和半监督学习（Semi-Supervised Learning）。而具体的问题又大致可以分两类：分类问题（Classification）和回归问题（Regression）。Python本身带有许多机器学习的第三方库，但《Python与机器学习实战：决策树、集成学习、支持向量机与神经网络算法详解及编程实现》在绝大多数情况下只会用到Numpy这个基础的科学计算库来进行算法代码的实现。这样做的目的是希望读者能够从实现的过程中更好地理解机器学习算法的细节，以及了解Numpy的各种应用。不过作为补充，《Python与机器学习实战：决策树、集成学习、支持向量机与神经网络算法详解及编
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MATLAB金融算法分析实战 基于机器学习的股票量化分析吴婷 余胜威 著机械工业出版社9787111573005 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
本书全面系统地讲解了MATLAB金融算法分析与应用，以及金融数据挖掘中的趋向和发展趋势指标，并结合具体的机器学习算法分析，让读者深入学习和掌握MATLAB金融数据机器学习算法。本书注重实战，通过大量的案例，帮助读者更好地理解书中的内容。 本书分为2篇，共15章。主要内容有：MATLAB入门与提高、MATLAB高级应用、时间序列数据处理、量化投资趋向指标、量化投资反趋向指标、BP神经网络工具箱上证指数预测、 BP神经网络工具箱多指标预测、RBF神经网络多指标预测、Hopfield神经网络多指标预测、马尔可夫（Markov）链上证指数预测、灰色理论下的上证指数预测、指数平滑下的上证指数预测、支持向量机SVM下的涨跌预测、贝叶斯（Bayes）网络多指标预测、Pareto多目标优化分析。 本书适合所有想全面学习MATLAB 金融分析算法的人员阅读，也适合各种量化投资开发人
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