PyTorch编程技术与深度学习 解决深度学习理论基础和编程实践两大学习障碍,内容涵盖PyTorch编程知识和深度学习,讲解由浅入深,案例循序渐进。设立读者辅导QQ群,自学无障碍。提供源代码
深度学习是机器学习中非常激动人心的领域,深度学习算法工程师、图像视觉工程师和自然语言处理工程师逐渐成为报酬较高的新兴职业,各行各业的公司都在寻求具备深度学习理论知识和实际编程技能的人才。初学者学习深度学习理论与PyTorch编程技术一般都会面临两大障碍,大障碍是深度学习理论基础,深度学习包含了很多需要掌握的基本概念;第二大障碍是编程实践。本书就是为了让初学者顺利入门而设计的,本书系统讲解了深度学习的原理以及PyTorch编程技术,内容较全面,可操作性强,做到理论与实践相结合,帮助初学者顺利入门,进而掌握好这项技术。 《PyTorch编程技术与深度学习》讲解详细且通俗易懂,以具体的示例辅助学习和实践,便于读者理解和自主应用。本书有三大特色。特色一:理论与实践结合。通常的PyTorch编程书籍往往只提供一些可运行代
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机器学习基础——原理、算法与实践 机器学习基础,精挑细选机器学习的常用算法,扫清数学基础弱和编程实践难两大障碍,帮助初学者快速入门。专设QQ群,提供学习辅导和资源下载。
初学者学习机器学习课程通常会碰到两大障碍,*大障碍 数学基础,机器学习需要学习者具备数学基础,对于那些已经走向工作岗位的学习者来说,困难更大一些,从头开始学习和理解数据分布和模型背后的数学原理需要花费很长的时间和精力,学习周期非常漫长。第二大障碍 编程实践,并不是所有人都擅长编代码,只有亲手用代码实现机器学习的各种算法,亲眼见到算法解决了实际问题,才能更深入地理解算法。 《机器学习基础 原理、算法与实践》就是为了让初学者顺利入门而精心设计的。通过学习帮助读者扫除机器学习的两大学习障碍。书中讲述了机器学习常用算法的基本原理,读者在学习并深入理解这些精挑细选的算法后,能够理解并学会使用适合的算法来解决实际问题。此外,《机器学习基础 原理、算法与实践》使用MATLAB R2015b实现了常用的机器学习
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机器学习原理与Python编程实践 机器学习原理与Python编程实践,专为初学者顺利入门设计,解决机器学习中数学基础和编程实践的两大障碍
初学者学习机器学习课程一般都会面临两大障碍。*大障碍是数学基础。机器学习要求有数学基础,书中大量的公式是初学者的噩梦,尤其是对于已经离开大学走向工作岗位的爱好者来说,从头开始去学习和理解数据分布和模型背后的数学原理需要花费很多的时间和精力,学习周期非常漫长。第二大障碍是编程实践。并不是所有人都擅长编代码,而只有亲手用代码实现机器学习的各种算法,亲眼见到算法解决了实际问题,才能更深入理解算法。除非想做高精尖的前沿研究,理论研究和公式推导并非大多数人的专长,如果只是想更合理地应用机器学习来解决实际问题,掌握必需的数学知识就可以理解问题该如何解决,使用Python编程实现机器学习算法也比使用C 或Java等语言容易得多。 本书就是为了让初学者顺利入门而设计的。首先,本书只讲述机器学习常用算法的基本
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深度学习TensorFlow编程实战 深度学习TensorFlow编程实战,解决深度学习中基本理论和编程实践的两大障碍
《深度学习TensorFlow编程实战》首先讲述了深度学习的基本原理,了解基本的深度学习算法之后,通过实践来解决经典的问题,逐步过渡到解决实际问题。其次,《深度学习TensorFlow编程实战》精心设计了一些调用不同的TensorFlow API来构建深度网络的实例,读者能亲身体会如何将深度学习理论应用到实际中,加深对深度学习算法的理解和编程能力的提高,逐步掌握深度学习的原理和编程技能,拉近理论与实践的距离。*后,本书专门设有读者QQ群,欢迎读者加群,方便与作者一起探讨书中的技术问题。
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系统讲解数据挖掘机器学习工具Weka经典的开源挖掘工具、开放的Java环境
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正版书籍 深度学习TensorFlow编程实战 袁梅宇TensorFlow入门教程深度学习框架计算机专业高年级本科生和研
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787302500148 Author 作者 袁梅宇 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 293页 Publisher 出版社 清华大学出版社 Publication Date 出版日期 2018-08-01 Product Dimensions 商品尺寸 B5 Language 语种 其它(含多语) Book Contents 内容简介 《机器学习基础——原理、算法与实践》讲述机器学习的基本原理,使用MATLAB实现涉及的各种机器学习算法。通过理论学习和实践操作,使读者了解并掌握机器学习的原理和技能,拉近理论与实践的距离。《机器学习基础——原理、算法与实践》共分12章,主要内容包括:机器学习介绍、线性回归、逻辑回归、贝叶斯分类器、模型评估与选择、K-均值和EM算法、决策树、神经网络、HMM、支持向量机、推荐系统、主成分分析。全书源码全部在MATLAB R2015b上调试通过,每章
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