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零基础玩转DeepSeek:秒懂Python编程 张志刚编著 正版书籍 中国水利水电出版社
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《图解机器学习—算法原理与 Python 语言实现》从应用场景出发，利用大量图解和流程图相结合的方式讲解机器学习的基本知识及其常用经典算法的应用，全书没有大篇幅的理论介绍和复杂的数学公式推导，也没有生涩难懂的专业术语，而是通过浅显易懂的图示、直观的流程图以及与生活息息相关的实例应用让读者轻松学习和掌握机器学习知识，从而明白机器学习是如何影响和改变人类生活的。 本书共14章，覆盖了监督学习、半监督学习、无监督学习、增强学习和机器学习新算法等内容。具体包括*小二乘法、*近邻算法、贝叶斯分类、支持向量机分类、增强学习AdaBoost、决策树算法、无监督k-Means聚类、Apriori关联规则算法、PageRank 排序、EM参数估计、半监督学习、深度学习和迁移学习。 全书14章构成了机器学习从经典到现代的体系框架，每章也可独立阅读。本书适合
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《写给新手的深度学习 2——用 Python 实现的循环神经网络 RNN 和 VAE、GAN》一书以Python 为基础，不借助 TensorFlow、PyTorch 等任何框架，以浅显易懂的语言对循环神经网络RNN 及生成模型中的 VAE、GAN 的构建方法进行了详细解说。其中在前 3 章对深度学习和Python 编程及数学的相关知识进行了简要概括，然后依次介绍了 RNN、LSTM、GRU、VAE、GAN 的工作原理及编程实现，这也是本书的主要内容，后一章作为进阶准备，介绍了化算法、机器学习的一些技巧以及几种便于开发、试错的数据集。通过本书，读者可以从根本上理解深度学习技术的本质和相关算法原理，能够构建简单的深度学习模型，特别适合作为零基础读者学习深度学习技术的入门书，也适合作为高校人工智能相关专业的教材和参考书。
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本书不使用Tensorflow、PyTorch这些现成的“轮子”，仅使用Python，从零开始创建自己的深度学习模型，并用通俗易懂的语言结合直观清晰的插图和示例代码，解释深度学习、AI相关的通用技术，让了解AI技术的底层原理，掌握深度学习技术的本质，从而掌握自己“造轮子”的方法。 本书特点： 1、注重动手实践。本书通过大量的示例代码，引导一边学习一边上机实践，提高动手能力。 2、强调基础的重要性。学习深度学习，扎实的数学和编程基础是非常重要的，本书首先用的篇幅对深度学习基础的数学、Python编程知识进行了复习巩固，以加深印象，为本书的顺利学习奠定基础。 3、注意知识的衔接。本书作为“写给新手”的第2本书，对神经网络的基础知识，如正向传播和反向传播的原理及编程实现、数据预处理等知识进行了复习巩固，让可以顺利过渡到循环神经网络的
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