集成学习:基础与算法 周志华教授专著。国内独本剖析集成学习的著作。
《集成学习:基础与算法》是目前国内独本系统性阐述集成学习的著作。 集成学习的思路是通过结合多个学习器来解决问题,它在实践中大获成功 人称 从业者应学应会的大杀器 之一。 化繁为简:将复杂的原理简化为易于理解的表达,通俗易懂; 结构合理:兼具广度与深度。既阐述该领域的重要话题,又详释了重要算法的实现并辅以伪代码,更易上手; 注重实践:阐述集成学习在多个领域的应用,如计算机视觉、医疗、信息安全和数据挖掘竞赛等; 拓展阅读:提供丰富的参考资料,读者可按图索骥、自行深入学习; 新手通过本书很容易理解并掌握集成学习的思路与精粹; 老手通过本书能学会不少技巧并深化对集成学习的理论理解,更好地指导研究和实践。
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可解释人工智能导论 张钹院士作序,沈向洋、周志华倾情推荐。杨强、范力欣、朱军、陈一昕、张拳石、朱松纯、陶大程、崔鹏、周少华、刘琦、黄萱菁、张永锋等专家扛鼎之作
阐述可解释AI研究的问题和方法,详尽展示其广泛应用和积极作用。 领域名家扛鼎之作。本书汇集了人工智能领域的12位名家,他们均是机器学习、计算机视觉、自然语言处理,以及在生物医疗、金融、推荐系统等应用领域的集大成者,研究成果卓著,本书正是诸位专家数年研究成果的扛鼎之作。 系统全面自成一体。本书讨论了可解释AI 的目的、定义、范畴、面临的挑战及未来发展方向,特别是本书多角度论述了可解释AI 的不足,并提出了基于人机交互沟通的可解释AI 范式。 知识完备循序渐进。作为一本导论性质的介绍图书,本书内容深入浅出,从基础的人工智能的可解释性概念层面展开讨论,先帮助读者建立对可解释AI 的直观、形象的理解,再介绍可解释AI 的前沿方法,后通过一系列丰富的行业应用案例,巩固读者对书中所介绍的可解释AI 技术的
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解析深度学习:卷积神经网络原理与视觉实践 周志华教授作序力荐!展现深度学习特别是CNN从数据、模型到系统的全栈式开发过程和技巧,一流的深度学习入门实践书!
《解析深度学习:卷积神经网络原理与视觉实践》是对治深度学习恐惧症的一剂良药。作者魏秀参博士,毕业于著名的南京大学LAMDA研究所,现为旷视科技南京研究院负责人。本书凝聚了他多年的功力,集原理与实践于一体,将卷积神经网络这颗仙丹炼得出神入化,以此攻克计算机视觉实践中的一个又一个难题。 全书没有佶屈聱牙的文字、没有艰涩难懂的术语,只有明明白白的道理、由浅入深的论证、清晰流畅的架构。在内容的安排上,兼顾了基础知识和学习难点,各有侧重,让初学者不仅可以看明白、而且能够读懂,知其所以然并举一反三运用到自己的工程实践中。 无怪乎,业内专家认为 本书可能是我知道的 醉 好的深度学习的中文入门教材 。
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