[美] Prateek Joshi
在如今这个处处以数据驱动的世界中,机器学习正变得越来越大众化。它已经被广泛地应用于不同领域,如搜索引擎、机器人、无人驾驶汽车等。本书首先通过实用的案例介绍机器学习的基础知识,然后介绍一些稍微复杂的机器学习算法,例如支持向量机、极端随机森林、隐马尔可夫模型、条件随机场、深度神经网络,等等。 本书... 详情
豆瓣评分: 6.0分 发布时间: 2019年6月15日 18:36
[德]安德里亚斯·穆勒,[美]莎拉·吉多
本书是机器学习入门书,以Python语言介绍。主要内容包括:机器学习的基本概念及其应用;实践中最常用的机器学习算法以及这些算法的优缺点;在机器学习中待处理数据的呈现方式的重要性,以及应重点关注数据的哪些方面;模型评估和调参的高级方法,重点讲解交叉验证和网格搜索;管道的概念;如何将前面各章的方法... 详情
豆瓣评分: 8.2分 发布时间: 2019年6月15日 18:34
[加] Robert Laganière
本书结合C++和OpenCV全面讲解计算机视觉编程,不仅涵盖计算机视觉和图像处理的基础知识,而且通过完整示例讲解OpenCV的重要类和函数。主要内容包括OpenCV库的安装和部署、图像增强、像素操作、图形分析等各种技术,并且详细介绍了如何处理来自文件或摄像机的视频,以及如何检测和跟踪移动对象。... 详情
豆瓣评分: 0.0分 发布时间: 2019年6月15日 18:23
[印] 迪帕延 • 德夫
本书主要目标是处理很多深度学习应用的热点问题并向读者披露解决方案的细节。主要内容分为7章:第1章介绍深度学习基础知识,第2章介绍大规模数据的分布式深度学习,第3章介绍卷积神经网络,第4章介绍循环神经网络,第5章介绍受限玻尔兹曼机,第6章介绍自动编码器,第7章介绍如何用Hadoop玩转深度学习。 详情
豆瓣评分: 0.0分 发布时间: 2019年6月14日 22:15
[印度]哈登尼亚 (Nitin Hardeniya)
本书主要介绍如何通过NLTK库与一些Python库的结合从而实现复杂的NLP任务和机器学习应用。全书共分为10章。第1章对NLP进行了简单介绍。第2章、第3章和第4章主要介绍一些通用的预处理技术、专属于NLP领域的预处理技术以及命名实体识别技术等。第5章之后的内容侧重于介绍如何构建一些NLP应... 详情
豆瓣评分: 7.1分 发布时间: 2019年6月14日 21:14
[美] Michael Bowles
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。 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... 详情
豆瓣评分: 6.2分 发布时间: 2019年6月14日 21:09
库姆斯 (Alexander T.Combs)
机器学习是近年来渐趋热门的一个领域,同时Python 语言经过一段时间的发展也已逐渐成为主流的编程语言之一。本书结合了机器学习和Python 语言两个热门的领域,通过利用两种核心的机器学习算法来将Python 语言在数据分析方面的优势发挥到极致。 全书共有10 章。第1 章讲解了Python ... 详情
豆瓣评分: 6.9分 发布时间: 2019年6月14日 21:08
自然语言处理是计算语言学和人工智能之中与人机交互相关的领域之一。 本书是学习自然语言处理的一本综合学习指南,介绍了如何用Python实现各种NLP任务,以帮助读者创建基于真实生活应用的项目。全书共10章,分别涉及字符串操作、统计语言建模、形态学、词性标注、语法解析、语义分析、情感分析、信息检索... 详情
豆瓣评分: 4.8分 发布时间: 2019年6月14日 21:04