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[正版] 人工智能算法与实战(Pytho+PyTorch)-微课视频版 清华大学出版社 于祥雨人工智能
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Python机器学习 预测分析核心算法 [美]Michael Bowles（鲍尔斯） 著；沙嬴、李鹏 译 9787115 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
在学习和研究机器学习的时候，面临令人眼花缭乱的算法，机器学习新手往往会不知所措。本书从算法和Python语言实现的角度，帮助读者认识机器学习。 本书专注于两类核心的“算法族”，即惩罚线性回归和集成方法，并通过代码实例来展示所讨论的算法的使用原则。全书共分为7章，详细讨论了预测模型的两类核心算法、预测模型的构建、惩罚线性回归和集成方法的具体应用和实现。本书主要针对想提高机器学习技能的Python开发人员，帮助他们解决某一特定的项目或是提升相关的技能。
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基于免疫进化的算法及应用研究,西南财经大学出版社【新华书店总店旗舰店】 新华正版全新 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达！团购优惠咨询：13284178503
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本书讲述了绪论、异构MPSoC任务调度的研究现状、面向可重构片上系统的静态软硬件划分方法、面向可重构片上系统的动态软硬件划分方法、基于反馈机制的实时弹性任务调度算法、基于反馈的过载避免动态实时调度算法、基于关键任务分析的DVS调度算法、基于改进遗传算法的节能调度算法、异构多处理器温度感知调度算法、任务调度算法应用研究等十一章内容。 本书针对具有可重构功能的异构MPSoC，以充分发挥可重构资源的性能，解决异构MPSoC所面临的实时性、能耗和温度问题为出发点，分别开展软硬件优化划分算法、实时弹性调度算法、节能调度算法和温度感知调度算法的研究。
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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【正版】 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
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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梯度提升算法实战——基于XGBoost和scikit-learn[美]科里·韦德（Corey Wade），张生军算法清华
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机器学习：从公理到算法 于剑 著 清华大学出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
《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。最后第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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国际大学生程序设计竞赛例题解 郭嵩山 著【正版】 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
本书以数论、计算几何、搜索算法三个专题的形式介绍了ACM国际大学生程序设计竞赛(ACM／ICPC)中所用到的典型算法，并结合例题，对如何灵活地运用这些算法进行比较详细的分析和深入浅出的讲解。本书以精讲多练为教学宗旨，并在每一个专题论述后用一至二章的篇幅选出一批有代表性的竞赛例题，对每道例题都有详细的解题分析和基本的测试数据及答案，以便同学们能在了解基本算法后作为学习、训练之用。随书还附有光盘，存放所有例题中完整的测试数据，以便于有更高、更严格要求的同学能利用规模更大的测试数据进行训练和学习。 本书可以作为高等院校有关专业的研究生和本科学生参加国际大学生程序设计竞赛的辅导教材，也可作为高等院校有关专业相关课程的教材和教学参考书，也比较适合作为中学青少年信息学奥林匹克竞赛省级及省级以上优
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