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机器学习理论导引/周志华
¥57.7(7.3折)定价:¥79.0本书梳理出机器学习理论中的七个重要概念或理论工具, 即: 可学习性, (假设空间)复杂度, 泛化界, 稳定性, 一致性, 收敛率, 遗憾界。每章聚焦其一, 除介绍基本概念外, 还给出若干分析实例, 如显示出不同理论工具如何应用于支持向量机这种常见机器学习技术。读者今后对具体机器学习问题或技术作分析时, 可根据条件选择适用的工具...
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人工智能与大数据(卷1):基础概念和模型
¥83.9(7折)定价:¥119.9本书介绍了人工智能和大数据涉及的核心概念和模型。书中涉及概念包括监督和非监督学习、数据类型、可视化、线性回归、逻辑回归、分类回归树、神经网络等。同时，本书理论和实际并重，基于真实的实例和数据集，引入了R语言演示实际计算和操作，为读者展示解决实际问题的代码，从而让读者掌握在实际生活中解决相关问题的方法。 本书适合想要综合学习人工智能、大数据和数据科学，尤其是想要依靠这些学科解决实际问题的人学习，也适合作为相关课程的参考教材...
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演化学习(理论与算法进展)
¥75.8(7.6折)定价:¥99.8演化学习利用演化算法求解机器学习中的复杂优化问题，在实践中取得了许多成功，但因其缺少坚实的理论基础，在很长时期内未获得机器学习社区的广泛接受。本书主要内容为三位作者在这个方向上过去二十年中主要工作的总结。 全书共18章，分为四个部分：部分（～2章）简要介绍演化学习和一些关于理论研究的预备知识；第二部分（第3～6章）介绍用于分析运行时间复杂度和逼近能力这两个演化学习的基本理论性质的通用工具；第三部分（第7～12章）介绍演化学习关
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人工智能探索与实践集成学习:基础与算法
¥64.1(7.2折)定价:¥89.0集成学习方法是一类优选的机器学习方法，这类方法训练多个学习器并将它们结合起来解决一个问题，在实践中获得了巨大成功。全书分为三部分。部分主要介绍集成学习的背景知识；第二部分主要介绍集成学习方法的核心知识，包括Boosting、Bagging、Random Forests等经典算法，平均、投票和Stacking等模型和方法、相关理论分析工作，以及多样性度量和增强方面的进展。第三部分介绍集成学习方法的进阶议题，包括集成修剪、聚类集成和集成学
