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本书共5 章内容,主要结合目前流行的人工智能编程语言Python 对机器学习案例进行分析,介绍 机器学习的相关理论,并展示使用机器学习方法解决实际应用问题的具体过程。本书包括基础知识、 分类案例、聚类案例、回归预测案例和综合案例,力争通过通俗易懂的案例和代码分析使读者快速掌 握机器学习的具体应用方法。本书既适合计算机相关专业人员,也适合非计算机相关专业人员阅读。 理论性强,较难理解的内容统一放在了附录A 中,这部分内容适合具备理论基础、对机器学习理 论推导有兴趣的读者。 本书可以作为我国高校计算机专业学生和非计算机专业理工科学生机器学习入门课程的教材。
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Python深度学习 基于PyTorch 【正版图书】 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
这是一本基于新的Python和PyTorch版本的深度学习的著作,旨在帮者低门槛进入深度学习的领域,轻松速掌握深度学习的的理论知识和实践方法,快速实现从入门到进阶的转变。本书是多位人工智能技术专家和大数据技术专家多年工作经验的结晶,从工具使用、技术原理、算法设计、案例实现等多个维度对深度学习的进行了系统的讲解。内容选择上,广泛涉猎、重点突出、注重实战 内容安排上,实例切入、由浅入深、循序渐进 表达形式上,深度抽象、化繁为简、用图说话。本书共6章,分为三部分 部分(第~4章)PyTorch基础首先讲解了机器学习的和数据科学中必然会用到的工具Numpy的使用,然后从多个角度讲解了Pytorch的基础知识,详细讲解了Pytorch的神经网络工具箱和数据处理工具箱。第二部分(第5~8章)深度学习的基础这部分从技术原理、算法设计、实践技巧等维度讲
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Python深度学习:基于TensorFlow 从Python和数学,到机器学习和TensorFlow,再到深度学习的应用和扩展,为深度学习提供全栈解决方案
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本书共22章,分为三个部分。部分(第~5章)为Python及应用数学基础部分,介绍Python和TensorFlow的基石Numpy,深度学习框架的鼻祖Theano,以及机器学习、深度学习算法应用数学基础等内容。第二部分(第6~20章)为深度学习理论与应用部分,介绍机器学习的经典理论和算法,深度学习理论及方法,TensorFlow基于CPU、GPU版本的安装及使用、TensorFlow基础、TensorFlow的一些新API,深度学习中神经网络方面的模型及TensorFlow实战案例,TensorFlow的封装,TensorFlow综合实战案例等内容。第三部分(第2~22章)为扩展部分,介绍强化学习、生成式对抗网络等内容。
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(1)作者经验丰富:核心作者在大数据和人工智能领域有着超过20年的工作经验,实战经验非常丰富,其他几位作者也在大数据和人工智能领域颇有造诣。 (2)畅销书全面升级:第1版销量和口碑俱佳,是深度学习领域的畅销书,第2版根据TensorFlow新版本升级,技术性、实战性、针对性、易读性一步提升。 (3)TensorFlow领域事实标准:因为内容扎实、可读性强,第1版被读者誉为TensorFlow领域的标准著作,是读者的shou选。 (4)深度学习双子星:本书是《Python深度学习:基于PyTorch(第2版)》的姊妹篇,这两本书均是深度学习领域的畅销书。 (5)行谋划、通俗易懂:本书在内容的选择、安排和表现形式上精心谋划,目的是确保高质量内容的同时,让深度学习的学习门槛大大降低。
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