
模式分类(原书第2版)(典藏版)(精装版)(美)理查德.O.杜达深度学习与神经网络机械工业出版社新华书店正版
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模式分类(原书第2版·典藏版) [美]理查德·O.杜达 皮特·E.哈特 大卫·G.斯托克 模式识别与机器学习领域里程碑式的经典教材
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深度学习实战手册 R语言版 深度学习与R语言强强联手 使用TensorFlow、H2O和MXNet解决复杂的神经网络问题 为读者提供项目和问题的解决方案 全彩印刷 源代码和彩图文件提供作者免费获取
深度学习是当前的热门,它是机器学习的一部分。在庞大而复杂的数据应用中,深度学习取得的效果非常吸引人。同时,R编程语言在数据挖掘人员和统计人员当中非常流行。本书将深度学习和R语言两者结合起来,帮助你解决深度学习实战中所遇到的各种问题,并且教会你掌握深度学习、神经网络和机器学习的高级技巧。本书从R语言中的各种深度学习软件包和软件库入手,带领你学习复杂的深度学习算法。首先,从构建各种神经网络模型开始,而后逐步过渡到深度学习在文本挖掘和信号处理中的应用,同时还比较了CPU和GPU的性能。阅读完本书,你将对深度学习的架构和不同的深度学习包有一个比较深入的理解,能够为你今后碰到的项目或问题找到合适的解决方案。本书的主要内容·使用TensorFlow、H2O和MXNet构建·不同应用领域的深度学习模型·分析深度玻尔兹曼机·建
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基于H2O的机器学习实用方法:一种强大的可扩展的人工智能和深度学习技术
机器学习已逐步成熟。利用H2O软件,可以通过一个简单、易用的开源框架来进行机器学习和数据分析,该软件可支持广泛的操作系统和语言以及大数据规模。本书主要讲授如何使用H2O的学习算法,着重介绍了其中有用的部分以快速获得高效的结果。如果已熟悉R或Python、了解一些统计知识,并具有一些数据处理的经验,作者Darren Cook将首先介绍H2O的基础知识,然后在不同示例数据集上进行机器学习实践。在此将会学习一些目前常用的机器学习技术,如深度学习、随机森林、无监督式学习和集成学习。?学习如何利用H2O导入、处理和导出数据;?分析机器学习的关键概念,如交叉验证和验证数据集;?应用于包括回归、多项式分类和二项式分类在内的三种不同数据集;?利用H2O通过四种监督式机器学习算法来分析每一个样本数据集;?理解聚类分析和其他无监督式机器学习算
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