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关于“查鲁·C.阿加沃尔”检索到   共5种现货商品
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  • 计算机科学丛书数据挖掘:原理与实践(基础篇)

    ¥101.5(7.3折)定价:¥139.0

    全书理论联系实际,全面讲述数据挖据理论、技术及应用的教材。研讨了数据挖掘的方方面面,从基础理论到复杂数据类型及其应用。不仅讨论传统的数据挖掘问题,而且介绍了不错数据类型,例如文本、时间序列、离散序列、空间数据、图数据和社会网络。本书由基础篇和进阶篇组成。基础篇对应原书的~11章,进阶篇对应原书的2~20章...

  • 计算机科学丛书数据挖掘(原理与实践进阶篇)/计算机科学丛书

    ¥58.7(7.4折)定价:¥79.0

    全书理论联系实际,全面讲述数据挖据理论、技术及应用的教材。研讨了数据挖掘的方方面面,从基础理论到复杂数据类型及其应用。不仅讨论传统的数据挖掘问题,而且介绍了不错数据类型,例如文本、时间序列、离散序列、空间数据、图数据和社会网络。本书由基础篇和进阶篇组成。基础篇对应原书的~11章,进阶篇对应原书的2~20章...

  • 人工智能:原理与实践

    ¥111.8(7.5折)定价:¥149.0

    本书介绍了经典人工智能(逻辑或演绎推理)和现代人工智能(归纳学习和神经网络)之间的覆盖范围。分别阐述了三类方法:演绎推理方法: 这些方法从预先定义的假设开始,并对其进行推理,以得出合乎逻辑的结论。底层方法包括搜索和基于逻辑的方法。这些方法在第 1 章到第 5 章中讨论。归纳学习方法:这些方法从例子开始,并使用统计方法来得出假设。示例包括回归建模、支持向量机、神经网络、强化学习、无监督学习和概率图形模型。这些方法在第 6 章到第 11

  • 神经网络与深度学习

    ¥108.8(7.3折)定价:¥149.0

    本书涵盖了经典和现代的深度学习模型。章节分为三类:第1部分为神经网络的基础。许多传统的机器学习模型可以理解为神经网络的特殊情况。前两章的重点是理解传统机器学习和神经网络之间的关系。支持向量机、线性/逻辑回归、奇异值分解、矩阵分解和推荐系统都是神经网络的特例。本书将这些方法与特征工程方法如word2vec一起进行了研究。第2部分是神经网络的基本原理。训练和正则化的详细讨论在第3章和第4章提供。第5章和第6章介绍了径向基函数(RBF)网络

  • 机械工业出版社计算机科学丛书推荐系统:原理与实践

    ¥94.2(7.3折)定价:¥129.0

    本书介绍当前推荐系统领域中的经典方法。不仅详细讨论了各类方法,还对同类技术进行了归纳总结,这有助于读者对当前推荐系统研究领域有全面的了解。书中提供了大量的例子和习题来帮助读者深入理解和掌握相关技术。此外,本书还介绍了当前新的研究方向,为读者进行推荐系统技术的研究提供参考。本书既可以作为计算机相关专业本科生和研究生的教材,也适合开发人员和研究人员阅读...

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