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适读人群 ：人工智能及相关领域科研人员，计算机及数据科学专业在校生 很丰富：包括10种算法，13个常用的真实样例 很实战：全书有25个完整实验，9539行代码 很扎实：通过822个公式，让你理解神经网络的来龙去脉 很创新：笔者原创的软剪枝技术，能应用于各种神经网络模型
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人工智能已成发展趋势，而深度学习则是其中*有用的工具之一。虽然科技发展速度迅猛，现在实用技术更新换代的频率已经迅速到以周来计算，但是其背后*为基础的知识却是共通的。本书较为全面地介绍了神经网络的诸多基础与进阶的技术，同时还介绍了如何利用神经网络来解决真实世界中的现实任务。本书各章的内容不仅包括经典的传统机器学习算法与神经网络的方方面面，还对它们进行了对比与创新。如果能够掌握本书所讲述的知识，相信即使具体的技术更新得再快，读者也能根据本书所介绍的知识来快速理解、上手与改进它们。本书兼顾了理论与实践，不仅从公式上推导出神经网络的各种性质，也从实验上对它们进行了验证，比较适合初学者进行学习。同时，本书所给出的框架更能直接、简单、快速地应用在实际任务中，适合相关从业人员使用。
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Python与机器学习这一话题是如此的宽广，仅靠一本书自然不可能涵盖到方方面面，甚至即使出一个系列也难能做到这点。单就机器学习而言，其领域就包括但不限于如下 有监督学习（SupervisedLearning），无监督学习（UnsupervisedLearning）和半监督学习（Semi-SupervisedLearning）。而具体的问题又大致可以分两类 分类问题（Classification）和回归问题（Regression）。Python本身带有许多机器学习的第三方库，但《Python与机器学习实战 决策树、集成学习、支持向量机与神经网络算法详解及编程实现》在绝大多数情况下只会用到Numpy这个基础的科学计算库来进行算法代码的实现。这样做的目的是希望读者能够从实现的过程中更好地理解机器学习算法的细节，以及了解Numpy的各种应用。不过作为补充，《Python与机器学习实战 决策树、集成学习、支持向量机与神经网络算法详解及编程实现》
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