「java机器学习电子书」java零基础自学电子书
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本文目录一览：
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《机器学习》（周志华）电子书网盘下载免费在线阅读
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书名：机器学习
作者：周志华
豆瓣评分：8.7
出版社：清华大学出版社
出版年份：2016-1-1
页数：425
内容简介：
机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域. 本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面。 为了使尽可能多的读者通过本书对机器学习有所了解, 作者试图尽可能少地使用数学知识. 然而, 少量的概率、统计、代数、优化、逻辑知识似乎不可避免. 因此, 本书更适合大学三年级以上的理工科本科生和研究生, 以及具有类似背景的对机器学 习感兴趣的人士. 为方便读者, 本书附录给出了一些相关数学基础知识简介.
全书共16 章，大致分为3 个部分：第1 部分（第1～3 章）介绍机器学习的基础知识；第2 部分（第4～10 章）讨论一些经典而常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习）；第3 部分（第11～16 章）为进阶知识，内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等.前3章之外的后续各章均相对独立, 读者可根据自己的兴趣和时间情况选择使用. 根据课时情况, 一个学期的本科生课程可考虑讲授前9章或前10章; 研究生课程则不妨使用全书.
书中除第1章外, 每章都给出了十道习题. 有的习题是帮助读者巩固本章学习, 有的是为了引导读者扩展相关知识. 一学期的一般课程可使用这些习题, 再辅以两到三个针对具体数据集的大作业. 带星号的习题则有相当难度, 有些并无现成答案, 谨供富有进取心的读者启发思考.
本书可作为高等院校计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生教材，也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。
作者简介：
周志华，南京大学教授，计算机科学与技术系副主任，软件新技术国家重点实验室常务副主任，机器学习与数据挖掘研究所（LAMDA）所长，校、系学术委员会委员；ACM杰出科学家，IEEE Fellow，IAPR Fellow，中国计算机学会会士；长江学者特聘教授，国家杰出青年基金获得者。2007年创建南京大学机器学习与数据挖掘研究所（LAMDA），2010年11月任软件新技术国家重点实验室常务副主任，2013年5月任计算机系副主任。
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《Java机器学习》百度网盘pdf最新全集下载:
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简介：本书涵盖了机器学习中的经典技术，如分类、聚类、降维、离群值检测、半监督学习和主动学习。同时介绍了近期高深的主题，包括流数据学习、深度学习以及大数据学习的挑战。每一章指定一个主题，包括通过案例研究，介绍前沿的基于Java的工具和软件，以及完整的知识发现周期：数据采集、实验设计、建模、结果及评估。每一章都是独立的，提供了很大的使用灵活性。附带的网站提供了源码和数据。对于学生和数据分析从业员来说，这确实很难得，大家可以直接用刚学到的方法进行实验，或者通过将这些方法应用到真实环境中，加深对它们的理解。
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《深入理解Java虚拟机（第3版）》（周志明）电子书网盘下载免费在线阅读
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书名：深入理解Java虚拟机（第3版）
作者：周志明
豆瓣评分：9.5
出版社：机械工业出版社
出版年份：2019-12
页数：540
内容简介：
内容介绍
这是一部从工作原理和工程实践两个维度深入剖析JVM的著作，是计算机领域公认的经典，繁体版在台湾也颇受欢迎。
自2011年上市以来，前两个版本累计印刷36次，销量超过30万册，两家主要网络书店的评论近90000条，内容上近乎零差评，是原创计算机图书领域不可逾越的丰碑。
第3版在第2版的基础上做了重大修订，内容更丰富、实战性更强：根据新版JDK对内容进行了全方位的修订和升级，围绕新技术和生产实践新增逾10万字，包含近50%的全新内容，并对第2版中含糊、瑕疵和错误内容进行了修正。
作者简介：
资深Java技术、机器学习和企业级开发技术专家，现任远光软件研究院院长，人工智能博士在读，著有知名畅销书《深入理解Java虚拟机：JVM高级特性与最佳实践》。
开源技术的积极倡导者和推动者，对计算机科学和相关的多个领域都有深刻的见解，尤其是人工智能、Java开发和敏捷开发等领域。曾受邀在InfoQ和IBM DeveloperWorks等网站撰写技术专栏。
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