Python机器学习实战:基于Scikit-learn与PyTorch的神经网络解决方案 一本书,帮助读者了解和应用机器学习与深度学习
NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn以及Pytorch,一应俱全 涵括常见应用场景,可作为初学者入门指南以及从业者中长期参考手册 深度阐述机器学习环境搭建、数据加载、数值处理、数据分析和可视化 结合理论和实践来解释监督学习、无监督学习、回归算法以及集成学习 通过一个端到端解决方案来解释复杂的卷积神经网络架构、原理和实现 本书分为三个部分。第一部分向您介绍使用 Python 的数字运算和数据分析工具,并深入解释环境配置、数据加载、数值处理、数据分析和可视化。第二部分涵盖机器学习基础知识和 Scikit-learn 库。它还通过理论和实践课程以简单的方式解释了监督学习、无监督学习、回归算法的实现和分类以及集成学习方法。第三部分解释了复杂的神经网络架构,并详细介绍了卷积神经网络的内部工作和实现。最后一章包含 Pytorch 中神经网络的详细
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信用卡公司如何检测欺诈行为? 航空公司如何通过机器学习对喷气发动机进行预测性维护? 自动驾驶汽车如何看周围的世界? 谷歌翻译如何把文字翻译为另一种语言? 面部识别系统如何工作? 作者抽丝剥茧,在运用机器学习和人工智能来解决这些问题的过程中,抽离出更有利于读者理解和掌握的知识要点,旨在帮助读者放下畏难情绪,最终自己动手构建一个类似更智能的系统或者以更智能的方式使用现有的系统,将人工智能集成到工业场景下的应用中。 作者在全球很多公司和研究机构讲授人工智能和机器学习课程,《机器学习与人工智能实战:基于业务场景的工程应用》用到了课程中使用的例子和插图,全部经过实证,没有可怕的算法或者公式,可以帮助工程师和软件开发人员快速入门。更值得一提的是,书中还包含了很多实操案例。 NumPy、Pandas、Matplotlib
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在一名专业的游戏开发者指导下,你将开发出两款完整的HTML5游戏:一款与《愤怒的小鸟》类似,基于Box2d物理引擎的策略益智类游戏和一个包括单位、建筑、路径导航、人工智能、多玩家对战模式的即时战略(RTS)游戏。开发游戏的过程中,你将学到以下知识:? 在游戏中引入Box2d物理引擎以模拟现实的物理环境。? 设计游戏场景、游戏角色,并允许玩家与之交互。? 使用子画面页(精灵图)、平移、视差滚动和音效制作更精致的游戏。? 引入路径规划和导航算法来使单位智能地移动。? 使用决策树、有限状态机和脚本事件来创建更聪明的敌人和更具挑战性的关卡。? 使用Node.js和WebSocket API为游戏添加多人战斗模式。阅读本书,你的HTML5/JavaScript编程水平将大进一步。你学到的知识和技术,将帮助你开发出更复杂、更精致的HTML5游戏,帮助你成为专业级的HTML5游戏开发者。
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