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Python机器学习实战-微课视频版
本书以机器学习算法为主题，详细介绍算法的理论细节与应用方法。全书共19章，分别介绍了逻辑回归与最大熵模型、k-近邻模型、决策树模型、朴素贝叶斯模型、支持向量机模型、集成学习框架、EM算法、降维算法、聚类算法、神经网络模型等基础模型或算法，以及8个综合项目实例：汽车运动学片段分类、垃圾信息识别、乳腺癌识别、波士顿房价预测、生成动漫人物、鸢尾花分类、人脸识别、保险行为数据用户分类器。本书重视理论与实践相结合，希望为读者提供全面而细致的学习指导。 本书适合机器学习初学者、相关行业从业人员以及高等院校计算机科学、软件工程等相关专业的师生阅读。
人工智能理论与实践（微课视频版）
本书从人工智能的基本定义开始，由浅入深地向读者阐述了人工智能的理论、策略、研究方法和应用领域，以梳理知识脉络和要点的方式，带领读者登堂入室。作为导论书籍，书中概念论述清楚，内容丰富，通俗易懂，在较为全面介绍人工智能领域进展的基础上对一些传统内容进行了取舍。详细介绍了知识表示、逻辑推理、非确定性推理、搜索策略、机器学习等方面内容。最后一章是有关人工智能的实验，便于读者在所学知识的基础上懂得如何运用。 本书既适合作为高等院校人工智能课程的教材，也适合计算机爱好者阅读。
云计算与大数据技术（第2版·微课视频·题库版)
本书在阐述云计算和大数据关系的基础上，介绍了云计算和大数据的基本概念、技术及应用。全书内容分为三部分。第一部分为云计算理论与技术，第1~5章讲述云计算的概念和原理，包括云计算的概论、基础、机制、虚拟化和应用。第二部分为大数据理论与技术，第6~9章讲述大数据概述及基础，包括大数据概念和发展背景、大数据系统架构概述、分布式通信与协同、大数据存储； 第10~15章讲述大数据处理，包括分布式处理、Hadoop MapReduce解析、Spark解析、流计算、集群资源管理与调度、机器学习。第三部分为综合实践，第16~22章由多个实验和案例组成。 本书结合实际应用及实践过程来讲解相关概念、原理和技术，实用性较强，适合作为本科院校计算机、软件工程、云计算、大数据及信息管理等相关专业的教材，也适合计算机爱好者阅读和参考。
深度学习（微课视频版）
暂无简介
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