Python统计机器学习 金森敬文 水利水电出版社 9787522615011
读者对象：想学习人工智能、机器学习、深度学习、统计分析、数据分析的所有人员。 要想熟练使用机器学习，理解基于概率、统计的数据分析基础理论是不可或缺的。因此，本书从Python的简单使用方法开始讲解了概率、统计的基础知识，以及基于统计模型的机器学习方法，涵盖回归分析、聚类分析、支持向量机、稀疏学习、决策树、集成学习、高斯过程模型、密度比估计等，内容比较全面，可以让读者很好地了解和掌握Python在统计机器学习中的应用方法。
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本书既包含机器学习、深度学习、强化学习理论，又包括深度神经网络、高性能算法、Python框架训练、生成模型；既包含计算机视觉、自然语言处理、语音识别的相关知识，又包含游戏深度强化学习应用、自动驾驶深度学习应用，通过本书学习，你将能够： l 掌握神经网络和深度学习过程背后的数学理论 l 使用卷积网络和胶囊网络研究和解决计算机视觉挑战 l 使用变分自动编码器和生成对抗性网络解决生成性任务 l 使用循环网络(LSTM和GRU)和注意力模型实现复杂的NLP任务 l 探索强化学习，了解行为体在复杂环境中的行为方式 l 了解深度学习在车辆自动驾驶和游戏深度强化学习中的应用
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