Python深度学习:基于PyTorch 第2版 畅销书升级,PyTorch领域公认标准著作,20余年研发经验AI专家撰写,详解PyTorch深度学习全栈知识
(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PyTorch新版本升级,技术性、实战性、针对性、易读性进一步提升。(3)PyTorch领域事实标准:因为内容扎实、可读性强,第1版被读者誉为PyTorch领域的标准著作,是读者的。(4)深度学习双子星:本书是《Python深度学习:基于TensorFlow(第2版)》的姊妹篇,这两本书均是深度学习领域的畅销书。(5)精心谋划、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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适读人群 :对机器学习、深度学习感兴趣的高校学生及在职人员。 对Python、PyTorch、TensorFlow等感兴趣,并希望进一步提升的高校学生及在职人员。 (1)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)作者团队之前还著有《深入理解Spark机器学习》、《Python深度学习:基于TensorFlow》、《自己动手做大数据系统》等书。 (3)本书是《Python深度学习:基于TensorFlow》的姊妹篇。 (4)本书从工具使用、技术原理、算法实现、工程实践等维度全面、系统讲解了深度学习。 (5)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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适读人群 :?对深度学习感兴趣的大学生、研究生、在职人员等?科研院所的研究人员?其他深度学习爱好者,如产品经理、投资人等 (1)4位作者在大数据和人工智能领域有多年积累,经验丰富; (2)从Python和数学基础,到机器学习和TensorFlow理论,再到深度学习的应用和扩展,为深度学习提供全栈式内容解决方案; (3)包含大量实战案例和综合性项目案例; (4)图形化的表达方式,降低读者学习门槛。
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适读人群 :对机器学习、深度学习感兴趣的高校学生及在职人员。 对Python、PyTorch、TensorFlow等感兴趣,并希望进一步提升的高校学生及在职人员。 (1)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)作者团队之前还著有《深入理解Spark机器学习》、《Python深度学习:基于TensorFlow》、《自己动手做大数据系统》等书。 (3)本书是《Python深度学习:基于TensorFlow》的姊妹篇。 (4)本书从工具使用、技术原理、算法实现、工程实践等维度全面、系统讲解了深度学习。 (5)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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Python语言程序设计 面向入门级读者,深入浅出地介绍Python的编程知识和用Python解决实际问题的方法
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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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Python深度学习:基于TensorFlow【正版保证】 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
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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机器学习案例分析——基于Python语言 王恺,闫晓玉,李涛 电子工业出版社 【新华书店正版图书书籍】 新华正版全新 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达 关注店铺可享店铺优惠!
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机器学习案例分析(基于Python语言) 王恺,闫晓玉,李涛 电子工业出版社 9787121381812
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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