神经网络与深度学习 IBM沃森研究院明星研究员、KDD知名学者撰写,Philip S. Yu、Huan Liu、孙茂松、王斌等多位专家联合推荐
本书是神经网络与深度学习经典教材的中译版,作译者均为领域专家,适合作为人工智能相关专业的教材,也具有很高的学术价值及实用价值。本书从神经网络基础开始介绍,重点讨论了传统机器学习和神经网络之间的关系,并对支持向量机、线性/逻辑回归、奇异值分解、矩阵分解、推荐系统和特征工程方法word2vec进行了研究。随后介绍神经网络的基本原理,详细讨论了训练和正则化,还介绍了径向基函数网络和受限玻尔兹曼机。以神经网络的高级主题作为结尾,讨论了循环神经网络和卷积神经网络,以及深度强化学习、神经图灵机、Kohonen自组织映射和生成对抗网络等。 本书作者还配套了习题、答案及PPT,以帮助课堂教学。在可能的情况下,突出显示以应用程序为中心的视图,以便提供对每一类技术的实际用途的理解。
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读者对象: 因本书着眼于利用数据科学解决实际问题,所以无论你是初学者还是经验丰富的工程师,都能受益良多。 这本实用书籍同时介绍了机器学习和数据科学,填补了数据科学家和工程师之间的空白,并帮助将这些技术应用于生产。它致力于确保你做的努力能够真正解决你的问题,并覆盖了真实世界生产环境设置中的性能优化问题。 本书共分三部分,19章。*部分(第1~6章)介绍框架原则,涵盖数据科学领域的背景知识,项目工作流程及其与敏捷开发原则的关系,误差测量的概念和量化,数据编码与预处理,统计假设检验,数据可视化和探索性数据分析。第二部分(第7~14章)描述算法和架构,包括算法和架构的概述,相似性度量方法,有监督的机器学习,离散的有监督模型和无监督机器学习的基础知识,贝叶斯网络和贝叶斯模型,因果推断,以及高
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