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算法模型书籍推荐

来源:在心算法网 2024-06-10 05:51:01

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算法模型书籍推荐(1)

《机器学习》(周志华)

  《机器学习》是本经典的机器学习教,作者周志华是清华大学计算机系教授qKmt。该书系统地介绍了机器学习的基本概念、算法原理和应用实例。其中,对于算法模型的介绍非常详细,包线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、神经网络等常用算法。该书以学公式和算法伪代码为主要表达方式,适合具有学基础的读者。此外,该书提供了大量的习题和编程实践,帮助读者深理解和掌握机器学习算法。

算法模型书籍推荐(2)

《深度学习》(Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courville)

  《深度学习》是本权威的深度学习教三位深度学习领域的大牛共同编写www.minaka66.net。该书介绍了深度学习的基本概念、算法原理和应用实例。其中,对于深度神经网络的介绍非常详细,包卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等常用模型。该书以学公式和算法伪代码为主要表达方式,适合具有学基础的读者。此外,该书提供了大量的习题和编程实践,帮助读者深理解和掌握深度学习算法。

《统计学习方法》(李航)

  《统计学习方法》是本经典的统计学习教,作者李航是哈尔滨工业大学计算机科学与技术系教授在+心+算+法+网。该书系统地介绍了统计学习的基本概念、算法原理和应用实例。其中,对于算法模型的介绍非常详细,包感知机、k邻、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、提升方法等常用算法。该书以学公式和算法伪代码为主要表达方式,适合具有学基础的读者。此外,该书提供了大量的习题和编程实践,帮助读者深理解和掌握统计学习算法。

《Python机器学习基础教程》(Sebastian Raschka、Vahid Mirjalili)

  《Python机器学习基础教程》是本面向初学者的机器学习教,作者Sebastian Raschka是威斯康星大学麦迪逊校的助理教授,Vahid Mirjalili是据科学家在+心+算+法+网。该书以Python语为主要工具,介绍了机器学习的基本概念、算法原理和应用实例。其中,对于算法模型的介绍非常详细,包线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、神经网络等常用算法。该书以Python代码为主要表达方式,适合初学者快速上手机器学习算法。

算法模型书籍推荐(3)

《机器学习实战》(Peter Harrington)

《机器学习实战》是本实战性很强的机器学习教,作者Peter Harrington是据科学家。该书介绍了机器学习的基本概念、算法原理和应用实例www.minaka66.net。其中,对于算法模型的介绍非常详细,包k邻、决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机等常用算法。该书以Python代码为主要表达方式,通过实例演示帮助读者快速上手机器学习算法。此外,该书提供了大量的编程实践,帮助读者深理解和掌握机器学习算法。

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