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  机器学习导论:王东

  作者：王东 出版社：清华大学出版社 出版时间：2021 ISBN：978-7-302-54605-4
  索书号：TP181/1040 分类号：TP181 页数：15,468页 价格：128.00
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  本书分类介绍机器学习领域的主要模型和算法，重点阐述不同方法背后的基本假设以及它们之间的相关性，帮助读者建立机器学习的基础理论功底，为从事该领域的相关工作打下基础。具体内容包括机器学习研究的总体思路、发

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  动手学机器学习:张伟楠，赵寒烨，俞勇

  作者：张伟楠，赵寒烨，俞勇 出版社：人民邮电出版社 出版时间：2023 ISBN：978-7-115-61820-7
  索书号：TP181/1224 分类号：TP181 页数：272页 价格：89.80
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  本书将机器学习理论和实践相结合，以大量示例和代码带领读者走进机器学习的世界。详细内容包括：机器学习基础、参数化模型、非参数化模型、无监督模型。

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  机器学习基础: 从入门到求职:胡欢武

  作者：胡欢武 出版社：电子工业出版社 出版时间：2019 ISBN：978-7-121-35521-9
  索书号：TP181/4771 分类号：TP181 页数：xvii, 366页 价格：89.00
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  本书是一本机器学习算法方面的理论+实践读物, 主要包含机器学习基础理论、回归模型、分类模型、聚类模型、降维模型和深度学习模型六大部分。机器学习基础理论部分包含第1、2章, 主要介绍机器学习的理论基础和

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  机器学习入门之道:(日)中井悦司, 姚待艳

  作者：(日)中井悦司, 姚待艳 出版社：人民邮电出版社 出版时间：2018 ISBN：978-7-115-47934-1
  索书号：TP181/5591 分类号：TP181 页数：18,201页 价格：59.00
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  本书紧紧围绕“机器学习的商业应用”这个主题，从数学原理上解释了机器学习的一些基础算法，如最小二乘法、最优推断法、感知器、Logistic回归、K均值算法、EM算法、贝叶斯推断等。

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  联邦学习:杨强

  作者：杨强 出版社：电子工业出版社 出版时间：2020 ISBN：978-7-121-38522-3
  索书号：TP181/4716 分类号：TP181 页数：16,192页 价格：89.00
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  本书将描述联邦学习如何将分布式机器学习、密码学、基于金融规则的激励机制和博弈论结合起来，以解决分散数据的使用问题。介绍不同种类的面向隐私保护的机器学习解决方案以及技术背景，并描述一些典型的实际问题解决

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  深度学习入门:(日)瀧雅人, 杨秋香，王卫兵

  作者：(日)瀧雅人, 杨秋香，王卫兵 出版社：机械工业出版社 出版时间：2020 ISBN：978-7-111-65531-2
  索书号：TP181/3178 分类号：TP181 页数：12,223页 价格：79.00
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  本书的内容大体可以分为机器学习基础、顺序传播神经网络的深度学习、玻尔兹曼机和深度强化学习四个部分，既考虑了通俗性和完整性，又介绍了深度学习的各个方面。

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  PyTorch深度学习项目教程:宋桂岭，刘军伟，李克新

  作者：宋桂岭，刘军伟，李克新 出版社：机械工业出版社 出版时间：2024 ISBN：978-7-111-76433-5
  索书号：TP181/3042 分类号：TP181 页数：210页 价格：59.00
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  本书根据初学者的学习曲线和职业生涯成长规律，由浅入深设计了5个基础项目和3个综合项目。基础项目包括手写数字识别、二维曲线拟合、猫狗图像分类、提升猫狗图像分类的准确率和文本翻译，引导读者使用PyTorc

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  图解机器学习和深度学习入门:(日)山口达辉，(日)松田洋之, 张鸿涛，戴凤智，高一婷

  作者：(日)山口达辉，(日)松田洋之, 张鸿涛，戴凤智，高一婷 出版社：化学工业出版社 出版时间：2024 ISBN：978-7-122-43339-8
  索书号：TP181-64/2263 分类号：TP181-64 页数：223页 价格：68.00
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  本书带领读者初步学习和实践机器学习、深度学习的算法、流程和核心技术，并介绍了系统开发及开发环境，通过图解的方式将难懂的专业术语和算法表现出来。同时，还介绍了一些比较常用的网站网络服务。

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  机器学习及其应用:王珏，周志华，周傲英

  作者：王珏，周志华，周傲英 出版社：清华大学出版社 出版时间：2006 ISBN：7-302-12038-2
  索书号：TP181/1011 分类号：TP181 页数：17,324页 价格：42.00
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  本书邀请国内外相关领域的专家撰文，以综述的形式介绍机器学习中不同领域的研究进展。包括机器学习的讨论、统计学习理论及其在非监督学习问题中的应用、聚类分析技术综述、符号机器学习研究、强化学习研究进展等内容

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  深度学习笔记:鲁伟

  作者：鲁伟 出版社：北京大学出版社 出版时间：2020 ISBN：978-7-301-16122-7
  索书号：TP181/2725 分类号：TP181 页数：190页 价格：69.00
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  本书以深度神经网络(DNN)、卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)为核心，介绍了深度学习的理论基础、通用方法和三大网络的原理与实践。全书代码以Keras框架作为范例。

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