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机器学习实战(带目录)PDF
机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向,在现今的大数据时代背景下,捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式,成为各行业求生存、谋发展的决定性手段,这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目。
本书第一部分主要介绍机器学习基础,以及如何利用算法进行分类,并逐步介绍了多种经典的监督学习算法,如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树(CART)算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法:k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。
全书通过精心编排的实例,切入日常工作任务,摒弃学术化语言,利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统计数据,进行数据分析及可视化。通过各种实例,读者可从中学会机器学习的核心算法,并能将其运用于一些策略性任务中,如分类、预测、推荐。另外,还可用它们来实现一些更高级的功能,如汇总和简化等。
2018-07-15
Tensorflow 实战Google深度学习框架(带目录)PDF
TensorFlow是谷歌2015年开源的主流深度学习框架,目前已在谷歌、优步(Uber)、京东、小米等科技公司广泛应用。《Tensorflow实战》为使用TensorFlow深度学习框架的入门参考书,旨在帮助读者以最快、最有效的方式上手TensorFlow和深度学习。书中省略了深度学习繁琐的数学模型推导,从实际应用问题出发,通过具体的TensorFlow样例程序介绍如何使用深度学习解决这些问题。《Tensorflow实战》包含了深度学习的入门知识和大量实践经验,是走进这个最新、最火的人工智能领域的首选参考书。
2018-07-15
Linux高性能服务器编程
本书是Linux服务器编程领域的经典著作,由资深Linux软件开发工程师撰写,从网络协议、服务器编程核心要素、原理机制、工具框架等多角度全面阐释了编写高性能Linux服务器应用的方法、技巧和思想。不仅理论全面、深入,抓住了重点和难点,还包含两个综合性案例,极具实战意义。, 全书共17章,分为3个部分:第一部分对Linux服务器编程的核心基础——TCP/IP协议进行了深入的解读和阐述,包括TCP/IP协议族、TCP/IP协议,以及一个经典的TCP/IP通信案例;第二部分对高性能服务器编程的核心要素进行了全面深入的剖析,包含Linux网络编程API、高级I/O函数、Linux服务器程序规范、高性能服务器程序框架、I/O复用、信号、定时器、高性能I/O框架库Libevent、多进程编程、多线程编程、进程池和线程池等内容,原理、技术与方法并重;第三部分从侧重实战的角度讲解了高性能服务器的优化与监测,包含服务器的调制、调试和测试,以及各种实用系统监测工具的使用等内容。
2017-12-01
空空如也
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