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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： 掌握神经网络和深度学习过程背后的数学理论 使用卷积网络和胶囊网络研究和解决计算机视觉挑战 使用变分自动编码器和生成对抗性网络解决生成性任务 使用循环网络(LSTM和GRU)和注意力模型实现复杂的NLP任务 探索强化学习，了解行为体在复杂环境中的行为方式 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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本书面向机器学习领域的新手和希望学习如何使用scikit-learn库开发机器学习算法的开发人员。读者需要具备 Python编程方面的一些知识和经验，但不需要任何关于scikit-learn或机器学习算法的先验知识。 本书通过大量实例应用与活动练习，手把手教你一步一步地构建完整的机器学习程序和如何将一些流行的算法应用于现实生活中的数据集中。 学完本书，将获得诸多技能并有信心编写机器学习算法。
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Python科学计算入门日系图书 numpy sympy scipy pandas matplotlib应用方法 数据处
适读人群：用计算机解决数学问题的理工科学生、工程师和科研人员 初学科学计算的大中专院校相关专业学生、数据科学和人工智能等相关领域的工程技术人员 数据科学家 入门容易：针对初学者，专门介绍科学计算必需的Python编程知识及编程环境的搭建知识。 内容丰富：涵盖数组运算、数值计算、代数计算、数据处理和数据可视化知识，以及NumPy、SciPy、SymPy、pandas、Matplotlib等软件库的使用方法。 面面俱到：使用CSV、JSON、Excel等文件格式存取数据的方法。针对追求计算效率的读者，介绍通过Cython和Numba使Python代码实现高速化处理的方法。 兼容Jupyter Notebook交互式编程环境，实时运行代码并呈现结果，学习更直观更有趣。 装帧讲究：全文双色印刷，版面设计精美，让学习过程不枯燥。
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基础知识 算法原理 经典案例 ，从全连接网络到复杂模型，从数据清洗到翻译模型，一本书轻松搞定Keras。 本书适合读者：人工智能深度学习爱好者、算法工程师、计算机视觉专业相关学生、机器学习深度学习等人工智能化各类从业人员 本书特色： 入门门槛低，内容安排符合学习规律 从搭建环境学起 不同环境下相关软件和工具的下载和安装 深度学习基础理论 *后通过Keras实现深度学习的各类经典应用。由简到难，逐步深入，适合深度学习和机器学习零基础的读者学习。 注重新手友好性，理论结合实践 作者以学生的视角，将自己Keras实际学习过程中的经验进行积累，让新手更容易上手。 在具体介绍过程中给出短小精悍的示例，让读者能边学习边实践，缩短新手与老手之间的差距。 技术面广泛，注意技巧丰富 本书内容涵盖10种Python常用数据结构、5种
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本书从MLP、CNN 和 RNN 3 种主要神经网络模型开始，先图解，再实现，后是更多的实战应用案例，循序渐进地进行讲解，不仅可以让读者实际使用 Python实现深度学习，更可以了解各种神经网络的来龙去脉，深入且真正了解神经网络的理论基础，终让读者能够真正构建出自己的神经网络模型。 本书涵盖内容 ◎ 人工智能、机器学习、深度学习的基础 ◎ 从基础的神经网络到构建深度学习模型 ◎ 突破性的卷积神经网络在计算机视觉中的应用 ◎ 处理自然语言等具序列性数据的循环神经网络 ◎ 构建并调整自己的神经网络模型 ◎ 神经网络的模型视觉化、共享与输出 ●本书采用图解的形式，让你快速理解工作原理，数学不好也没关系。 ●大量案例，教你用适当的算法调整模型，提高模型准确率。 ●解说各种类型数据的预处理方法，让预测结果更准确。 本书主要知识点及部
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本书读者对象为：有一定编程经验，想学习机器学习 深度学习中的图像识别、预测和异常检测技术的程序员。 机器学习是使计算机具有学习能力的数理技术。本书通过Python实例实现设备的异常检测和系列数据的识别，以此来加深对机器学习的理解。 作为一本人工智能技术类图书，本书没有面面俱到，仅针对机器学习中的图像识别、分类预测及异常检测技术用Python进行了编程实现，并对相关代码进行了分析。
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1.本书围绕TensorFlow 2.0框架讲解人工智能的项目开发 TensorFlow 2.0的优势 （1）工具种类齐全 l有基本的神经网络计算函数（接口），如卷积计算、池化计算、损失计算， l有丰富的工具函数（接口）， l具备Python的多个工具库功能，如图像处理中实现了OpenCV、Pillow、Matplotlib的功能，能完成图像读取、图像编码和解码、图像剪裁、图像亮度调节等任务，文件读写中实现了Open函数的功能，数据处理与计算实现了Numpy的部分功能，完成了数据封装TFRecord、矩阵计算等。 （2）简单易用 lTensorFlow 2.0在TensorFlow1.x的基础上，删除了冗余的接口，并提供了高度封装的接口，将具体的计算过程都封装成函数，供开发者调用，大大降低了学习成本与使用难度 lTensorFlow 2.0内置了Keras，这个工具就是高度封装的计算框架，Keras提供了完整的神经网络开发工具，简单易用。 （3）兼容性好
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自然语言处理是计算机科学和人工智能领域的重要研究和应用方向，广泛应用于机器翻译、文本分析、语音识别、文字识别等。本书是IBM公司一线AI工程师以多年来的实际项目经验为基础编写的自然语言处理入门书籍。对 检索技术 实体提取 关系提取 语素分析 和 评估/情感/概念分析 等自然语言处理中的常用知识，以及使用商用API和Word2Vec进行文本分析的方法进行了详细解说。 本书涵盖内容： 从用户角度和工程师角度对文本分析的相关知识进行解说。 文本数据获取的方法和如何进行语素分析，这是进行文本分析的技术前提。 利用Mecab和Elasticsearch等OSS开源项目介绍传统的文本分析方法。 利用IBM公司Watson API的人工智能技术的文本分析方法。 Word2Vec技术及应用。 迁移学习与BERT技术。 本书特点： 1. 本书为有30年IBM工作经验的AI工程师撰写，实战经验丰富。 2. 语言通
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本书是一本兼具专业性与入门性的人工智能书籍，通过结合Python 当前机器学习*流行、*受欢迎的编程语言，辅以大量有趣的生活例子，既能向非专业人员讲解机器学习算法的基本原理与应用，又能帮助专业学习者深入掌握相关算法、Python编程等。 1．结构编排注重算法间的内在逻辑，为读者提供较好阅读体验 本书从初学者的视角，在注重机器学习的主要原理与数学基础之上，以平实通俗的语言，带领读者了解基础的机器学习理论、Python实用技巧。在介绍机器学习算法时按照从回归问题到分类问题，从监督学习到无监督学习的顺序，内容编排注重算法间的内在逻辑，给读者较好地阅读体验。 2．内容深入浅出，以实例引导，方便读者快速入门 本书以生活、工作中常见的例子来解释机器学习中的相关概念、算法原理、运算思维等等，基本做到了每个关键知识点的案
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这是一本非常优秀的图解机器学习及其算法的入门书籍。本书从应用场景出发，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。 本书覆盖了机器学习领域的监督学习、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，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。限于篇幅，书中没有讲解Python语言的基础知识，如果读者没有Python语言的基础，建议先学习Python语言入门知识，这样可以更好地学习本书内容。 建议想从事机器学习的入门读者***，以便对机器学
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Python深度学习算法实战 (英)苏达桑·拉维尚迪兰 中国水利水电出版社 【新华书店正版图书书籍】 正版全新书籍 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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