基于机器学习的网络流量识别算法及其应用 董仕 著.pdf
网络流量识别是网络监控的关键环节，在网络管理中起着至关重要的作用，机器学习作为一种技术手段已经应用到网络流量识别过程中，并成为该领域的研究热点。基于机器学习的网络流量识别算法通过对流量行为测度的分析与度量来构建满足不同应用场景的流量识别需求模型。本书共9章，首先分析机器学习在流量
机器学习
机器学习算法（MATLAB版）.pdf
本书是机器学习领域的入门教材，详细阐述了机器学习的基本理论和方法。全书由15章组成，包括机器学习概论、数学基础知识、线性模型与逻辑斯谛回归、支持向量机、人工神经网络、决策树算法、贝叶斯算法、k近邻算法、数据降维算法、聚类算法、高斯混合模型与EM算法、集成学习算法、最大熵算法、概率
Hadoop/Spark大数据机器学习.pdf
人类已进入大数据时代。大数据是指具有海量（volume）、多模态（variety）、变化速度快（velocity）、蕴含价值高（value）和不精确性高（veracity）“5V”特征的数据。大数据给传统的机器学习带来巨大的挑战，已引起学术界和工业界的高度关注。Hadoop和Sp
漫画机器学习.pdf
本书以漫画形式讲解机器学习的基本概念和关键知识点，尽可能通俗易懂地讲解回归、分类、结果评价、深度学习、集成学习、无监督学习等的原理。本书内容基于大学一年级的数学知识，着眼于主人公们学习和工作中遇到的问题，探究机器学习解决方案。
基于机器学习的远程医疗服务质量研究.pdf
本书共10章，较为全面地分析了大数据时代远程医疗服务质量测评的关键问题，其中第1章概述了远程医疗服务质量测评的研究背景、研究意义、国内外研究现状等；第2章介绍了远程医疗的相关概念界定和主要技术等基础理论；第3章基于管理学视角对远程医疗的服务价值进行了分析；第4章对我国远程医疗服务
机器学习与边缘人工智能实验.pdf
本书共14章，涵盖了深度学习中的大部分学习网络方法。第1～2章介绍开发环境软件安装和深度学习相关的软件包，第3～4章是鸢尾花多分类全连接神经网络识别案例与实现，第5～6章是MINIST手写数字识别案例，第7章是Fashion MNIST服装识别案例，可以加深对卷积神经网络的认识，第8章介绍CIFAR-10数据集彩色图片识别案例，第9章介绍循环卷积神经网络并通过字母预测实现，第10章是Embeddi
机器学习技术与应用教程 史巧硕,毕晓博,李林昊 主编.pdf
本书内容涵盖机器学习基础知识的各个方面。全书分为10章。第1～3章介绍机器学习的基础知识和数学基础；第4～8章介绍常用的有监督学习算法；第9章介绍常见的无监督学习算法，讨论聚类算法和PCA降维算法的相关知识；第10章介绍关联算法，并对Apriori算法、FP-growth算法的原
材料信息学导论.上，机器学习基础 张统一 著.pdf
材料信息学是一门新兴的交叉学科，为在材料基因组理念下加速材料科学研究和技术发展提供了一个全新的方法。作为材料和力学学者，作者在推动材料信息学发展方面做了大量工作，在人工智能（AI）、机器学习（ML）和材料科学技术融合交叉方面，有诸多的尝试和心得体会。作者旨在写一本易懂的材料信息学
机器学习数学基础 赵建容,顾先明 编著.pdf
《机器学习数学基础》*先介绍机器学习的矩阵代数基础, 包括线性代数基础、范数理论与投影映射、矩阵分解及应用、梯度矩阵; 然后介绍机器学习的概率与优化基础, 包含概率统计与信息论基础、凸函数、优化理论、迭代算法; *后介绍几个**的机器学习模型. 阅读《机器学习数学基础》需要微积分
高通量多尺度材料计算和机器学习 杨小渝 著.pdf
传统材料研发模式主要基于实验“试错法”，其研发周期长、效率低，人工智能驱动的科研范式变革和新材料数字化研发模式能有效地降低研发成本，缩短研发周期。《高通量多尺度材料计算和机器学习》基于计算、数据、AI和实验“四位一体”的新材料集成式智能化研发理念，提出了基于材料基因编码的新材料智