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- Probabilistic Machine Learning: An Introduction (Adaptive Computation and Machine Learning series)Kevin P. Murphy
用概率的钥匙,开启深度的迷宫——每一位AI从业者案头必备的教科书圣经。
- Learning Theory from First Principles (Adaptive Computation and Machine Learning series)Francis Bach
过参数化、结构化预测——这些前沿概念的答案,都藏在第一性原理里。
- Robots (National Geographic Readers) - 机器人(国家地理读者)Melissa Stewart
从日常助手到太空探险家,这本书揭开机器人的面纱,陪伴孩子发现科技的无尽可能
- Pattern Recognition and Machine Learning (Information Science and Statistics)Christopher M. Bishop
如果你想让机器学习不再是黑盒,这本贝叶斯圣经将为你点亮数学殿堂的每一盏灯。
- Evolution: Science Explained for Our Little Ones - 聪明孩子的进化学Carlos Pazos
进化不止于教科书,这里是孩子的冒险乐园,探索起源的喜悦永驻心间
- Information Theory, Inference and Learning AlgorithmsDavid J. C. MacKay
如果你只买一本信息论的书,那就是这本。它让贝叶斯思维像呼吸一样自然。
- High-Dimensional Data Analysis with Low-Dimensional Models: Principles, Computation, and ApplicationsJohn Wright
这是一把连接数学之美与算法之用的金钥匙,值得每一位数据科学家放在案头。
- The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and PredictionTrevor Hastie
面对高维数据与复杂预测问题,先读懂方法的边界,再选择手中的模型。
- Introduction to Applied Linear Algebra: Vectors, Matrices, and Least SquaresStephen Boyd
不满足于背公式的学习者,可以从音频、图像、控制与金融案例中看见线性代数的现实价值。
- High-Dimensional Probability: An Introduction with Applications in Data ScienceRoman Vershynin
如果你只想读一本关于数据科学的概率论书,那一定就是这本。
- Numerical Optimization (Springer Series in Operations Research and Financial Engineering)Jorge Nocedal
这是一本需要慢读的书:每一页都沉淀成研究与工程实践中可复用的判断力。
- Lectures on Convex Optimization (Springer Optimization and Its Applications, 137)Yurii Nesterov
当数据科学遇到复杂目标函数,回到这本书寻找方法论
- INPUT/OUTPUT SYSTEM OF MINICOMPUTERS: I/O SOFTWARE OF PDP COMPUTERSJingxuan Xue
一本穿越时光的经典,点亮小型计算机软件设计的隐秘路径
- An Invitation to Optimal Transport, Wasserstein Distances, and Gradient FlowsAlessio Figalli
从梯度流的涓滴到经济学的洪流,菲尔兹奖得主的指引,让抽象理论在指尖苏醒