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本书针对每种模式识别算法,分为理论基础和实例操作两部分进行介绍。读者掌握基础理论后,通过实例可以了解算法的实现思路和方法;进一步掌握核心代码编写,就可以很快掌握模式识别技术。 书中涵盖人工智能与模式识别,涵盖模式识别概述、贝叶斯分类器设计、判别函数分类器设计、聚类分析、模糊聚类分析、神经网络聚类设计、模拟退火算法聚类设计、遗传算法聚类设计、蚁群算法聚类设 计、粒子群算法聚类设计。
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![人工智能:Python实现 [美]普拉提克·乔希 著 9787564173586 东南大学出版社](images/model/guan/url_none.png)
人工智能:Python实现 [美]普拉提克·乔希 著 9787564173586 东南大学出版社 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
在现代世界中,所有一切都是由技术和数据所驱动。而人工智能与这个世界的关系正在变得愈加紧密。人工智能被广泛应用于多个领域,例如搜索引擎、图像识别、机器人学、金融等。我们会在《人工智能:Python实现(影印版 英文版)》中探索各种现实世界的真实场景,学习各种可以用于构建人工智能应用的算法。 《人工智能:Python实现(影印版 英文版)》的阅读过程中,你将学会如何就特定场景下该使用何种算法作出明智的决定。首先我们会介绍人工智能的基本知识,从中学习利用各种数据挖掘技术开发各种构建块的方法。你会看到如何实现不同的算法来得到佳的预期结果,理解如何将其应用于现实场景。如果你想为基于图像、文本、股市或其他形式数据的应用程序添加上智能层,这本激动人心的人工智能书籍绝对能够作为你的指南!
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正版书籍 Python机器学习实战案例 清华大学出版社 正版图书支持发票 七天无理由退货让您购物无忧
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零基础入门Python深度学习刘文如机械工业出版社9787111643364 正版旧书,保证质量,此书为单本而非一套,电子发票!
本书从基础知识开始讲解深度学习的原理和应用,包括该领域的发展、深度学习的入门知识、深度学习模型的理论、代码和实际应用中的优化。 本书共12章,主要内容包括深度学习基础、深度学习的环境准备、深度学习的知识准备、神经网络基础知识、使用Keras构建神经网络、神经网络的进一步优化、卷积神经网络、使用Keras构建卷积神经网络、卷积神经网络可视化、迁移学习、循环神经网络和使用Keras构建循环神经网络等。对于本书中介绍的深度学习模型,我们提供了实例代码供读者学习。 本书作为深度学习的入门书籍,适合希望从零开始了解深度学习技术,并且快速掌握深度学习理论和使用深度学习工具的学生和技术人员阅读。
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人工智能与Python程序设计 9787300326887 北京枫林苑图书专营店 温馨提示:划线价为图书市场价,不是定价!商品图片仅供参考,以实物为准。(书名没写全多少册的均为单本价格)
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计算机视觉:Python+TensorFlow+Keras深度学习实战:微课视频版 正版可开发票 请联系在线当当客服
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全4册 Python深度学习基于TensorFlow+TensorFlow深度学习实战+ 深度学习实践 基于Caffe的 正版书籍 七天无理由退换货【让您无忧购物】
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计算机视觉:Python+TensorFlow+Keras深度学习实战:微课视频版
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正版书籍 Python人工智能 清华大学出版社 正版图书支持发票 七天无理由退货让您购物无忧
这是一本专门针对中学生和中专、中技、中职、大专等院校学生的编程学习用书。作者选用真实问题为课例,能够有效地激起学习者的兴趣。书中介绍的图像识别、人脸识别、语音识别等人工智能技术均应用实例,以求由浅入深地帮助学习者轻松学习Python编程,从认识Python、了解语法,到编程入门,再到了解人工智能应用的开发,把学习Python编程变成好玩的事情。通过本书的学习,学生可以爱上编程、学会编程,甚至成为一位真正的编程高手。
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人工智能算法Python案例实战吕鉴涛编著深度学习与神经网络人民邮电出版社新华书店正版
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计算机视觉:Python+TensorFlow+Keras深度学习实战(微课影片版) 袁雪 清华大学出版社 计算机视觉深
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1.对人工智能所涉及的数据处理常用算法从概念和数学原理上进行了简单介绍 2.使用Python为主要工具对图像识别、语音识别、自然语言处理、深度学习、量子计算、区块链技术、并行计算、增强现实等常用算法进行编程实现 3.提供所有案例实战源代码 4.语言通俗易懂,可读性强
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正版书籍 Python机器学习实践指南 人民邮电出版社 正版图书支持发票 七天无理由退货让您购物无忧
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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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