图灵奖得主推荐AI套装(套装共2册) 本套装含《机器学习:基于约束的方法》和《数据挖掘:实用机器学习工具与技术(原书第4版)》各1册。深度学习“花书”作者、图领奖得主YoshuaBengio推荐!
采用约束的概念,将当前常见的机器学习方法真正融入统一的视角,同时结合在AI社区中占主导地位的逻辑形式主义的力量。 深入探讨无监督学习和半监督学习,重点是当前的两项研究热点 神经网络和核方法,对于深度学习的讨论尤其值得一读。 配有大量练习及答案,并根据Donald Knuth的难度排名进行分级,通过问题帮助读者理解知识,而不仅仅是提供 烹饪菜谱 。
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强化学习 “强化学习教父”Richard Sutton作序推荐!17位领域专家联袂贡献,全面描绘强化学习!涵盖经典强化学习的完整内容,系统梳理强化学习的相关理论和知识。
读者对象: 人工智能领域的研究者、高端技术人员、研究生、学者 编辑推荐: 1.本书由17位不同领域的专家对强化学习进行了深入而完整的描述,涉及基础理论到高效解决方案框架的各个方面,反映了强化学习主要子领域的研究进展。 2.本书涵盖经典强化学习的完整内容,甚至包括作为深度强化学习萌芽的重要成果DFQ。对于想在强化学习领域进行创新研究的学者而言,本书有助于了解强化学习的发展历史和重要成果,进而找到更有价值的研究课题。 3.本书组织精巧,内容安排呈递增性,同时又保持各部分的相对独立,方便读者根据自己的兴趣研读相关章节。 4.本书坚持围绕前沿性和开放性问题,作者在大胆发表自己的真知灼见的同时,不忘客观地反思当前的不足,便于读者辩证地了解领域的发展,跟上领域发展的脚步。
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