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统计计算与R实现
『简体书』 作者:王红军 出版:西安电子科技大学出版社 日期:2019-06-01 根据课程特点和需要,内容主要包括当前主流统计软件R简介、课程相关基础知识介绍、基本的统计抽样方法、方差减少技术分析和EM、MCMC算法算例介绍 ... |
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人工智能:机器学习理论与方法
『简体书』 作者:李侃 出版:电子工业出版社 日期:2020-08-01 本书全面系统地讲解了机器学习的理论与方法,内容主要包括高斯混合模型和EM算法、主题模型、非参数贝叶斯模型、聚类分析、图模型、支持向量机、矩阵分解、深度学习及强化学习。本书旨在使读者了解机器学习的发展,理解和掌握它的基本原理、方法与主要应用。本书内容丰富,着重机器学习理论的推导与证明,并通过实例进行方 ... |
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机器学习:贝叶斯和优化方法(英文版·原书第2版)
『简体书』 作者:[希]西格尔斯·西奥多里蒂斯[Sergios,Theodor 出版:机械工业出版社 日期:2020-09-01 本书通过讲解监督学习的两大支柱回归和分类将机器学习纳入统一视角展开讨论。书中首先讨论基础知识,包括均方、*小二乘和最大似然方法、岭回归、贝叶斯决策理论分类、逻辑回归和决策树。然后介绍新近的技术,包括稀疏建模方法,再生核希尔伯特空间中的学习、支持向量机中的学习、关注EM算法的贝叶斯推理及其近似推理变分 ... |
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机器学习原理与实践(Python版)
『简体书』 作者:左飞,补彬 出版:清华大学出版社 日期:2021-02-01 本书系统地介绍统计分析和机器学习领域中*为重要和流行的多种技术及其基本原理,本书在详解有关算法的基础上,结合大量Python语言实例演示了这些理论在实践中的使用方法。具体内容包括线性回归(包括岭回归和Lasso方法)、逻辑回归、支持向量机、感知机与神经网络、聚类分析(包括K均值算法、EM算法、密度聚 ... |
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Python机器学习实战
『简体书』 作者:吕云翔,王渌汀,袁琪,张凡,韩雪婷 出版:清华大学出版社 日期:2021-05-01 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*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 ... |
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机器学习原理及应用
『简体书』 作者:吕云翔 王渌汀 袁琪 等编著 出版:机械工业出版社 日期:2021-08-01 《机器学习原理及应用》以机器学习及其算法为主题,详细介绍其理论细节与应用方法。《机器学习原理及应用》共19章,分别介绍了机器学习概述、线性回归与最大熵模型、k-近邻算法、决策树模型、朴素贝叶斯分类器、支持向量机模型、集成学习、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 ... |
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数据科学统计计算(数据科学与大数据技术丛书)
『简体书』 作者:许王莉 朱利平 出版:中国人民大学出版社 日期:2022-02-01 本书是现代统计计算教材,内容从初等入门到现代前沿,包括非均匀离散和连续变量随机数的产生、参数估计数值计算、假设检验数值计算、减少方差的统计方法、重抽样方法、EM算法以及MCMC方法等,共计8章。本书配有大量的例题以及R程序实现算法,方便学习。 本书可作为高等院校统计、数学、经济等专业的本科生课程的 ... |
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Python机器学习实践
『简体书』 作者:张建伟 陈锐 马军霞 王鹏 出版:清华大学出版社 日期:2022-09-01 本书介绍机器学习经典算法的原理、实现及应用,并通过综合案例讲解如何将实际问题转换为机器学习能处理的问题进行求解。本书配套源码、PPT课件、习题答案、开发环境与QQ群答疑。 本书共分14章。内容包括k近邻算法、朴素贝叶斯、聚类、EM算法、支持向量机、决策树、线性回归、逻辑回归、BP神经网络经典算法, ... |
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统计计算与R实现
『简体书』 作者:王红军 出版:西安电子科技大学出版社 日期:2019-06-01 本书系统地介绍了统计计算的基础知识、产生随机数的基本方法、蒙特卡罗积分、方差减少技术、统计实验和EM算法及应用等内容. 书中的程序都是用R软件编写实现的. 为了让读者能够顺利阅读、学习本书,又考虑到课时限制及不偏离统计计算方法的主线,仅在第7章对R软件基础知识和语法做了简要介绍. 本书可以作为高 ... |
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穿越时空的孩子系列:杰米方程式
『简体书』 作者:克里斯托弗·艾吉 出版:接力出版社 日期:2019-05-01 杰米爬上灯塔山,躲避外公的吉他声的狂轰滥炸。在太空执行任务的爸爸打电话给他,说起以前他和杰米的妈妈常去山上的天文台看星星。杰米找到了那个现在已废弃的天文台,却被在那里工作的女天文学家福斯特教授当成了间谍。为了给手机充电,杰米将手机连接上了福斯特教授的电脑。不料,手机竟被连到了哈勃望远镜上。杰米发现手 ... |
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走进世界顶级建筑事务所
『简体书』 作者:[日]日经建筑 江村英哲 菅原由依子 出版:中国建筑工业出版社 日期:2018-11-01 本书编者走访了世界七家*建筑事务所,包括伦佐·皮亚诺、诺曼·福斯特、雷姆·库哈斯等著名建筑师的事务所,详细介绍了各家事务所的组织概况、经营模式、设计理念、人才培养等诸多方面,以及事务所的管理层与任职员工的访谈,对国内的建筑师以及建筑事务所有很大的启发性。 ... |
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现代计算方法
『简体书』 作者:严国义,高文良,李圆媛 出版:科学出版社 日期:2017-06-01 系统介绍*小一乘法、快速傅里叶变换算法、快速小波变换算法、禁忌搜索算法、遗传算法、差分进化算法、粒子群算法、*步长聚类算法、模拟退火算法、蒙特卡洛马尔科夫(MCMC)算法、期望*化EM算法等现代智能算法的模型与理论、注重各种算法的MATLAB实现,强调应用技术并给出相应的应用案例。全书知识面广泛,通 ... |
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探享家·何为生活的艺术?
『简体书』 作者:鲍班贝 主编; 出版:中信出版社 日期:2018-01-01 EM(ExperientialMaster)译为探享家,这一人群以充满想象力的方式,进行创新和探索,同时注重个人本身的感受和体验,在消费时代和数字化时代,他们不是单纯的冒险家、也不是单纯的享乐主义者,而是将两者融合,通过自己出色的品味和个性,来创造新时代具有社会影响力的生活方式。这一系列Mook通过 ... |
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计算统计(第2版)(国外名校最新教材精选)
『简体书』 作者:[美国]【美】杰夫·H·吉文斯 出版:西安交通大学出版社 日期:2018-02-01 本书涵盖了计算统计领域的几乎所有核心内容,既包含一些经典的统计计算方法,如求解非线性方程组的牛顿方法、传统的随机模拟方法,又系统地介绍了近些年来发展起来的计算统计中的某些新方法,如模拟退火算法、基因算法、EM算法、MCMC方法、Bootstrap方法等。另外,本书时效性强、实例丰富,书后还提供了大量 ... |
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微生态制剂技术与应用
『简体书』 作者:王秋菊、崔一喆 编著 出版:化学工业出版社 日期:2018-05-01 本书在简要介绍微生态种类、发展现状、存在问题及发展措施等内容的基础上,重点阐述了微生态制剂在无污染畜牧业上的应用,微生态制剂菌类(乳酸菌、酵母菌、芽孢杆菌、EM菌等)特性、应用以及微生态制剂的发酵、干燥、保持活性等相关制备技术。 本书可供微生态制剂研究工作者、饲料企业研发工作人员,广大畜禽、水产养殖 ... |
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统计学习方法
『简体书』 作者:李航 出版:清华大学出版社 日期:2012-03-01 统计学习是计算机及其应用领域的一门重要的学科。本书全面系统地介绍了统计学习的主要方法,特别是监督学习方法,包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与*熵模型、支持向量机、提升方法、em算法、隐马尔可夫模型和条件*场等。除第1章概论和*后一章总结外,每章介绍一种方法。叙述从具体问题或实 ... |
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大数据技术原理与时间
『简体书』 作者:辛阳 刘治 出版:北京邮电大学出版社有限公司 日期:2018-04-01 本书较为全面地介绍了大数据相关技术和应用的现状。全书共7章:第1章主要介绍大数据的基础概念;第2章和第3章对主流大数据框架从不同侧面进行了分析对比;第4章主要介绍了信息挖掘中的经典算法(C4.5、kmeans、支持向量机、Apriori、EM、PageRank、AdaBoost、Naive Bay ... |
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R语言与统计计算
『简体书』 作者:李艳颖,王丙参 出版:西南交通大学出版社 日期:2018-10-01 本书共12章。第1章为R软件简明教程,供初学者参考与查阅;第2、3章分别为探索性数据分析、统计推断基础;第4、5、6、7章分别为随机数的生成、蒙特卡罗、随机模拟实验、随机过程计算机仿真;第8、9章分别为方差分析、回归分析;第10-12章分别为Bootstrap方法、EM算法、MCMC方法及其应用;附 ... |
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MATLAB图像处理--程序实现与模块化仿真(第2版)
『简体书』 作者:赵小川 出版:北京航空航天大学出版社 日期:2019-02-01 本书深入浅出地介绍了MATLAB2014a计算机视觉工具箱 Compu t e rVi s i onSy s t em、数字图像处理工具箱的*功能,并以此为编程工具阐述了数字图像视频的基础理论、关键技术、应用实例、解决方案、发展前沿。本书共8章,内容包括:MATLAB数字图像视频处理技术基础、数 字 ... |
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统计学习方法
『简体书』 作者:李航 出版:清华大学出版社 日期:2019-05-01 统计学习方法即机器学习方法,是计算机及其应用领域的一门重要学科。 本书分为监督学 习和无监督学习两篇,全面系统地介绍了统计学习的主要方法。 包括感知机、k 近邻法、朴素贝 叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与*熵模型、 支持向量机、提升方法、EM 算法、隐马尔可夫 模型和条件随机场,以及聚类方法、 ... |
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