Python深度学习 Python人工智能入门教程 用Python快速学习深度神经网络
本书是使用Python 进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；★ 动手开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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深度学习实践指南 基于R语言 人工智能深度学习R语言实战指南 揭示深度学习模型工作原理 详解深度神经网络等知识 用R语言预测分析工具包构建深度学习模型
随着大数据爆炸式发展，深度学习及相关技术引发了人们浓厚的兴趣。谷歌、微软和Facebook等大公司都在积极发展内部的深度学习团队，其他公司也迅速跟进。本书是详细的、实用的实践指南，揭示了深度学习模型是如何工作的，并且通过强大的开源的R语言预测分析工具包展示了构建这些模型的捷径。在本书中，作者将带领读者绕过陡峭的学习曲线，掌握深度学习的捷径。通过阅读本书，读者将会学到如何构建成功的深度学习模型，并将其用于数据挖掘。一旦掌握了构建深度学习模型的流程，读者就很容易将掌握的知识变成强有力的应用工具。本书包括以下内容：★ 如何开发循环神经网络（Recurrent Neural Networks）；★ 如何构建Elman神经网络（Elman Neural Networks）；★ 如何部署Jordan神经网络 （Jordan Neural Networks）；★ 如何创建级联关联神经网络（Cascade Correlation Neural Netw
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机器学习实践指南 基于R语言 用R语言开发机器学习和数据科学的快速入门指南
本书为读者建立机器学习模型提供了容易理解和上手的指导。本书拨开迷雾，开辟出一条清晰的学习路径，帮助读者发现、理解、应用和开发机器学习和数据科学的潜力。本书通过免费的预测分析软件包 ，为读者提供必要的工具，帮助读者充分理解、深化认识并展开创造性思维，以增强自己的机器学习和数据科学项目。本书阐述了：★ 能够从数据中学习到什么？★ 为什么从数据中学习是数据科学工具箱的必 备部分？★ 如何将机器学习运用到自己的研究中？通过阅读本书，你将能够：★ 掌握从数据中学习的技能；★ 探索、评价并利用核心学习类型；★ 发挥监督学习的威力；★ 使用半监督学习设计成功的解决方案；★ 学会使用无监督学习；★ 模拟实现自己的想法并帮助开创新方法。 本书是一本可以轻轻松松从入门到精通的指南，你可以亲自动手实践其中巧妙的
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