深入浅出深度学习：原理剖析与Python实践 黄安埠 电子工业出版社 9787121312700
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深入浅出深度学习-原理剖析与Python实践【正版书籍，满额减，电子发票】 【正版图书，达额减，电子发票】
《深入浅出深度学习 原理剖析与Python实践》介绍了深度学习相关的原理与应用，全书共分为三大部分，部分主要回顾了深度学习的发展历史，以及Theano的使用 第二部分详细讲解了与深度学习相关的基础知识，包括线性代数、概率论、概率图模型、机器学习和至优化算法 在第三部分中，针对若干核心的深度学习模型，如自编码器、受限玻尔兹曼机、递归神经网络和卷积神经网络等进行详细的原理分析与讲解，并针对不同的模型给出相应的具体应用。《深入浅出深度学习 原理剖析与Python实践》适合有一定高等数学、机器学习和Python编程基础的在校学生、高校研究者或在企业中从事深度学习的工程师使用，书中对模型的原理与难点进行了深入分析，在每一章的后面都提供了详细的参考文献，读者可以对相关的细节进行更深入的研究。理论与实践相结合，《深入浅出深度
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深入浅出深度学习：原理剖析与Python实践黄安埠 著电子工业出版社9787121312700 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
《深入浅出深度学习：原理剖析与Python实践》介绍了深度学习相关的原理与应用，全书共分为三大部分，第一部分主要回顾了深度学习的发展历史，以及Theano的使用；第二部分详细讲解了与深度学习相关的基础知识，包括线性代数、概率论、概率图模型、机器学习和至优化算法；在第三部分中，针对若干核心的深度学习模型，如自编码器、受限玻尔兹曼机、递归神经网络和卷积神经网络等进行详细的原理分析与讲解，并针对不同的模型给出相应的具体应用。 《深入浅出深度学习：原理剖析与Python实践》适合有一定高等数学、机器学习和Python编程基础的在校学生、高校研究者或在企业中从事深度学习的工程师使用，书中对模型的原理与难点进行了深入分析，在每一章的后面都提供了详细的参考文献，读者可以对相关的细节进行更深入的研究。理论与实践相结合，《
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Python机器学习手册：从数据预处理到深度学习 [美]ChrisAlbon（克里斯阿尔本） 著；韩慧昌 译 电子工业出 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
《Python机器学习手册：从数据预处理到深度学习》采用基于任务的方式来介绍如何在机器学习中使用Python。书中有近200个独立的解决 方案，针对的都是数据科学家或机器学习工程师在构建模型时可能遇到的常见任务，涵盖从简 单的矩阵和向量运算到特征工程以及神经网络的构建。所有方案都提供了相关代码，读者可以 复制并粘贴这些代码，用在自己的程序中。 《Python机器学习手册：从数据预处理到深度学习》不是机器学习的入门书，适合熟悉机器学习理论和概念的读者阅读。你可以将本书作 为案头参考书，在机器学习的日常开发中遇到问题时，随时借鉴书中代码，快速解决问题。
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PYTHON机器学习手册:从数据预处理到深度学习 [美]克里斯·阿尔本 电子工业出版社 【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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深入浅出深度学习：原理剖析与Python实践 黄安埠 著 9787121312700 电子工业出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
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深度学习与Python实现及应用 深度学习的入门图书，理论和实践结合，以“用什么学什么”的方式介绍深度学习的核心算法，并用Pyhton实现每个算法
本书旨在为对深度学习感兴趣并从事相关研究的本科生、研究生、工程师和研究人员提供的基础知识和Python实现方法。在内容编排方面，注重理论和实践的结合，基础知识和前沿技术的结合，并附有相关的应用及实战案例。希望读者通过阅读和学习这本书，感受到从事深度学习相关研究的乐趣。
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出版社Python机器学习入门与实践 从深度学习到生成对抗网络GAN 大关真之 著 胡庆林 译 中国水利水电出版社 97
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编程入门就选蟒蛇书！ 【经典】Python入门经典，常居Amazon等编程类图书TOP榜 【畅销】热销全球，以12个语种发行，影响超过 250 万读者 【口碑】好评如潮，第2版豆瓣评分 9.2，Amazon 4.7 星评 【升级】代码基于Python3.11升级，涵盖语言新特性 【资源丰富】随书代码 PPT课件 配套视频 速查手册 【自学利器】零基础书籍，自学轻松，附赠学习路线图 【品质提升】精雕细琢，邀请20位一线开发人员审读全书 学完蟒蛇书，你能打下坚实的编程基础、习得优秀的编程习惯，更会构建让自己终身受益的计算思维，而这也是AIGC时代与AI共生的基本技能。
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Python实战速成手册 数据分析+机器学习+深度学习 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
本书基于Python语言，较为地讲解了数据分析、机器学习、深度学习的相关知识，涵盖统计学基础、Python基础、Python面向对象入门、在Python中操作MySQL、NumPy、pandas、Matplotlib、人工智能、Scikit-Learn及神经网络等内容。本书还包括大量代码和综合练习，以及丰富的实战案例。
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基于PyTorchLightning的深度学习：使用Python快速构建高性能人工智能（AI）模型
1、使用PyTorch Lightning构建深度学习模型，简化样板代码，提高生产力。 2、适合深度学习初学者和有实践需求的数据科学研究者 3、涵盖时间序列模型、深度生成式模型、半监督学习等内容 4、强调实践指导和案例，包括模型构建、部署应用等。 5、作者是资深数据科学家，读者可从其经验中受益
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编辑推荐 373集配套视频教学 书中每一章节均提供声图并茂的语音视频教学录像，读者可以通过手机扫码观看或者在计算机端下载后观看。这些视频能够引导初学者快速入门，感受编程的快乐和成就感，增强进一步学习的信心，从而快速成为编程高手。 800 实例分析 通过实例学习是好的学习方式，本书通过一个知识点、一个例子、一个结果、一段评析、一个综合应用的模式，透彻详尽地讲述了实际开发中所需的各类知识。 内容全面 本书内容由浅入深，循序渐进，从Python语言基础讲起，然后讲解了Python的进阶与提高技术，接下来再讲解Python的编程应用，后学习完整的实战项目案例，内容安排合理全面，一站式教学服务，一本就够。 上机机会多 书中几乎每章都提供了大量案例，帮助读者实践与练习，读者能够通过反复上机练习重新回顾、熟悉所学的知识，并举
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深度学习计算机视觉实战:卷积神经网络.Python.TensorFlow和Kivy[埃] 艾哈迈德·法齐·迦得(Ahme
《深度学习计算机视觉实战 卷积神经网络、Python、TensorFlow和Kivy》将深度学习应用部署到生产环境中。读者将学习使用卷积神经网络(CNN)深度学习模型和Python编写计算机视觉应用。本书从解释传统的机器学习流程开始介绍，分析了一个图像数据集。接下来，读者将学习人工神经网络(ANN)，使用Python从头开始构建一个ANN，然后使用遗传算法(GA)优化这个神经网络。 为了使过程自动化，本书强调了采用传统手工方式为计算机视觉选择特征的局限性，重点阐明了CNN深度学习模型是最先进的解决方案的原因，并从头开始讨论CNN，演示了CNN与完全连接的ANN相比的与众不同之处；而且说明CNN更有效率，还使用Python实现CNN，使读者对这个模型有一个透彻的理解。 在巩固了基础之后，读者可以使用TensorFlow构建实践中使用的图像识别应用，并且使用Flask使得预训练的模型在互联网上可
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TensorFlow深度学习：数学原理与Python实战进阶 [印]桑塔努·帕塔纳雅克（Santanu Pattanay 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
本书重点在帮你掌握深度学习所要求的数学原理和编程实战经验，使你能快速使用TensorFlow轻松部署产品中的深度学习解决方案，并形成开发深度学习架构和解决方案时所需的数学理解和直觉。 本书提供了丰富的理论和实战动手经验，使你可以从零开始掌握深度学习，并能快速部署有价值的深度学习解决方案。本书重点讲解了与多个行业相关的深度学习实践方面的专业知识。通过这些实战经验，你将能够使用原型来构建新的深度学习应用程序。 本书适合谁 正在研究深度学习解决方案以解决复杂业务问题的数据科学家和机器学习专业人员。 通过TensorFlow开发深度学习解决方案的软件开发人员。 渴望不断学习的师生和人工智能爱好者。
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计算机视觉与深度学习实战 以MATLAB、Python为工具 刘衍琦 电子工业出版社 【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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实战深度学习算法：零起点通关神经网络模型（基于Python和NumPy实现）徐彬 著电子工业出版社97871213717 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
深度学习是机器学习的重要分支。本书系统地介绍了如何用 Python 和 NumPy 一步步地实现深度学习的基础模型，无须借助 TensorFlow、PyTorch 等深度学习框架，帮助读者更好地理解底层算法的脉络，进而进行模型的定制、优化和改进。全书由简到难地讲述感知机模型、多分类神经网络、深层全连接网络、卷积神经网络、批量规范化方法、循环神经网络、长短时记忆网络、双向结构的 BiGRU 模型等神经网络模型的必要算法推导、实现及其实例，读者可直接动手调试和观察整个训练过程，进一步理解模型及其算法原理。 本书适合没有深度学习基础，希望进入此领域的在校学生、研究者阅读，也适合有一定基础但不满足于“调包”和“调参”的工程师学习，还可供想要深入了解底层算法的研究人员参考阅读。
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TENSORFLOW神经网络设计——基于PYTHON API的深度学习实战[土]奥汗·亚尔钦（Orhan Yal?清华大
（1）介绍机器学习、深度学习等基础知识，阐述与TensorFlow互补的深度学习模型技术，探讨TensorFlow流行的原因； （2）使用Flask轻量级框架在Web上提供已训练的深度学习模型，给出建立浅神经网络的实用案例； （3）介绍数据增强和批处理规范化方法，给出使用MNIST数据集训练卷积神经网络的实用案例； （4）介绍序列数据与递归神经网络，基于IMDB影评系统给出递归神经网络的实用案例； （5）研究自然语言处理与推荐系统，给出深度自然语言处理及深度协同过滤的实用案例； （6）详细介绍自动编码器的理论应用以及使用tf-agent模型的强化学习，给出基于Fashion MNIST数据集的图像降噪实用案例； （7）详细介绍生成对抗网络，基于MNIST数据集实现生成对抗网络生成文本、图像或声音等应用。
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深度学习 处理结构化数据实战python编程数据分析算法教程书自然语言处理基于python教材人工智能神经网络与深度学习
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