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机器学习和机器人学博士,目前任职于微软Bing搜索核心研发团队。他从事多种机器学习领域的研究,包括主动学习和统计机器翻译。
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美国华盛顿大学计算机科学教授,加州大学欧文分校信息与计算机科学博士,在机器学习与数据挖掘方面著有200多部专业著作和数百篇论文。国际机器学习学会联合创始人,《机器学习》杂志编委会成员,JAIR前副主编。
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TensorFlow机器学习项目实战,TensorFlow技术解析与实战。 其中《Python机器学习实践指南》机器学习是近年来渐趋热门的一个领域,同时Python 语言经过一段时间的发展也已逐渐成为主流的编程语言之一。
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所措。本书从算法和Python 语言实现的角度,帮助读者认识机器学习。书专注于两类核心的“算法族”,即惩罚线性回归和集成方法,并通过代码实例来 展示所讨论的算法的使用原则。
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从事人工智能研究,尤其关注计算机视觉与机器学习在形式推理方面的应用。【译者简介】张亮(hysic)毕业于北京大学物理学院,爱好机器学习和数据分析的核安全工程师,译有《Python数据处理》《Python机器学习基础教程》等。
本书首先通过实用的案例介绍机器学习的基础知识,然后介绍一些稍微复杂的机器学习算法,例如支持向量机、极端随机森林、隐马尔可夫模型、条件随机场、深度神经网络,等等。
了快速前进实验室(Fast Forward Labs),研究从机器学习到高性 能流算法领域的问题。Ian Ozsvald是ModelInsight.io的数据科学家和教师,有着超过十 年的Python经验。
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