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深度学习是机器学习的一个分支,旨在建立模拟人脑行分析学习的神经网络。很多知名的科技公司已经部署了深度学习技术来帮助它们解决业务问题。本书侧重于R语言与深度学习的结合,语言通俗易懂,不涉及过多的数学知识,贯穿全书的重是实践方法,旨在向读者讲解深度学习的企业化应用,并通过R编程来构建各种模型,帮助读者了解企业中应用深度学习的相关案例。本书非常注重实用性,不对读者做过多的技术要求,适合所有想通过R编程来了解深度学习,并对深度学习的商业化应用感兴趣的读者。
本书是使用Python 行深度学习实践的一本初学指南,将带领读者学习使用Python构建深度神经网络模型。本书不要求读者具有深度神经网络的相关经验,也没有罗列大量的公式,而是通过一些实际案例,以简单直白的方式介绍深度神经网络的两项任务 分类和回归,解析深度学习模型中的一些核心问题,以期让读者对深度学习的全貌有一个清晰的认识。通过简单易学的步骤,读者将学会如何使用Python构建深度神经网络模型。一旦掌握了这些步骤,读者就能够把这些知识转换为强大的数据科学应用程序。本书包括以下精彩内容:★ 释放深度神经网络的有效预测能力;★ 动手发二元分类的解决方案;★ 为多元问题设计成功的应用;★ 掌握有效模型构建的技术;★ 调节深度神经网络,以改善其性能。
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广受各学派尊敬的政治思想家 才智与人文素质兼具的典范 朱迪丝 N. 施克莱全部思想的凝练与精华 乌托邦有什么用?是什么驱使着人们实施压迫与不公正? 某些欲望可否变为美德,易于转化为罪恶的欲望可否被控制、阻止或净化? 施克莱反对政治上的无度,偏爱克制与中庸 恐惧的自由主义不是追求至善,而是避免至恶 施克莱反对政治上的无度,偏爱克制与中庸 恐惧的自由主义不是追求至善,而是避免至恶 朱迪丝 N. 施克莱也许是上世纪重要的政治思想家之一。她在哈佛大学获得博士学位,然后留校任教。在英美学界,施克莱享有崇高地位:她是哈佛政府学系个拿到终身教职的女性,也是美国政治科学学会首位女主席。沃尔泽(Michael Walser)、卡维尔(Stanley Cavell)、霍夫曼(Stanley Hoffmann)等同辈巨匠和她是知交好友,桑德尔、阿克曼等后辈学人对她恭敬有
本书首版源自作者在芝加哥大学针对年轻学生和老师设的 如何学习写作 课程,由于大受欢迎,随后该课程内容被《经济调查》(Economic Inquiry)杂志发表并整理成书,很快也得到众多学者的强烈推荐。 特别地,版不但保留了教授师生如何写作经济类文章和论文的经典内容,还增加了针对商务人士如何快速写出地道专业的经济应用文,非常适合更广大的普通读者学习使用,是一本从大学到职场都适用的写作指导书。
工艺精湛的雕版画集,通俗有趣的文字解说,严谨考订的译者注释。 初版于19世纪的这本图集,成为风靡英国乃至欧洲著名的中国历史教科书。书中细腻的钢版雕版画与精练的文笔相得益彰,为我们保存了一份珍贵的历史画卷。 本书将带你穿越历史的长河,置身晚清的山水与社会中,并借此窥见西方人眼中不一样的帝国风貌,使大清帝国的真实图景再次跃然纸上。