书籍 Python机器学习实例及代码分析 识别预测异常检测福井健一人工智能技术深度学习入门图像识别计算机视觉分类预测异常
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读者对象 本书适合需要具体实现机器学习应用的发人员或者对人工智能等相关 领域感兴趣的人员参考。 随着可获得文本和语音数据的日益增多，自然语言处理技术在生产和生活中发挥越来越重要的作用。《深度学习： 从Python到TensorFlow应用实战》介绍如何使用流行的TensorFlow行自然语言处理，并介绍流行的Python语言以 及使用Python发TensorFlow应用。
本书是一本用Python学习统计分析的基础读物，每章都用一个例子贯穿始终，以点带面，用Python编程的方式直观理解统计分析。有理论，有方法，有实践，可让读者快速掌握Python统计分析的基本技能。 大量的中小示例，通过Python编程实现，可操作性强。 详解数据处理、概率以及统计推测等统计分析内容，涵盖面广。 代码、图表并辅以通俗易懂的文字，易学易用。 双色印刷，版面精美，可使学习过程轻松愉悦。 赠送全部样本源代码。
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1.大咖推荐：复旦大学计算机学院教授邱锡鹏、一流科技创始人兼CEO袁辉（@老师木）、格灵深瞳创始人兼CEO赵勇、奇虎360集团副总裁邓亚峰联合推荐 2.干货满满：从零始用Python实现自己的深度学习框架，搭建从逻辑回归到卷积神经网络的各类模型和网络，涵盖模型的训练、评估、保存与部署等工程问题 3.聚焦实战：360智能工程部高级机器学习算法工程师倾力造 4.提供源代码
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TensorFlow深度学习：数学原理与Python实战进阶 掌握深度学习数学原理、编程实战经验，轻松构建复杂实际项目的深度学习方案
掌握深度学习数学原理、编程实战经验 轻松构建复杂实际项目的深度学习方案 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。 深入浅出讲解数学基础、深度学习与TensorFlow、卷积神经网络、自然语言处理、无监督学习、高级神经网络等内容，帮助你快速理解数学基础、理论知识，掌握实际项目开发经验，迅速胜任学习、工作要求。 本书特点： 通过使用TensorFlow深入理解全栈深度学习，并为深度学习奠定坚实的数学基础。 使用TensorFlow在实际项目中部署复杂的深度学习解决方案。 深入深度学习研究，并使用TensorFlow进行具体项目实践。
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深度强化学习：基于Python的理论及实践 [美]劳拉·格雷泽（Laura Graesser）；[美]华龙·肯 (Wah 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
这本书是针对计算机科学专业大学生和软件工程师的。本课程旨在介绍深度强化学习，无需事先了解相关主题。但是，我们假设读者对机器学习和深度学习有基本的了解，并且对Python编程有中级的了解。一些使用PyTorch的经验也是有用的，但不是必需的。
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1. 只需具备少许编程基础，即可学习本书。2. 帮助大家快速门，几个实例讲解解决初学常见问题，避大多数人会遇上的坎和坑，少走弯路，尽快具备自己动手和继续自学深造的能力。3. 基于使用Python语言的TensorFlow深度学习框架行讲解。4. 配套500分钟视频讲解。
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1.以原理为导向：本书细致阐释神经网络和深度学习的核心概念，而不是笼统地罗列想法，带领读者掌握神经网络的工作原理，技术兴衰起落，而原理是长久的； 2.注重实践：本书通过解决具体问题 教计算机识别手写数字 来介绍神经网络和深度学习的核心理论； 3.Michael Nielsen高分深度学习入门讲义正式版，本书基于Python语言编写，新手也可以很快入门； 4.李航、马少平、邱锡鹏等多位科学家重磅推荐； 5.配套动态示例，有助于直观理解神经网络输出，提供源代码。
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Python深度学习：基于PyTorch 第2版 畅销书升级，PyTorch领域公认标准著作，20余年研发经验AI专家撰写，详解PyTorch深度学习全栈知识
（1）作者经验丰富：核心作者在大数据和人工智能领域有着超过20年的工作经验，实战经验非常丰富，其他几位作者也在大数据和人工智能领域颇有造诣。（2）畅销书全面升级：第1版销量和口碑俱佳，是深度学习领域的畅销书，第2版根据PyTorch新版本升级，技术性、实战性、针对性、易读性进一步提升。（3）PyTorch领域事实标准：因为内容扎实、可读性强，第1版被读者誉为PyTorch领域的标准著作，是读者的。（4）深度学习双子星：本书是《Python深度学习：基于TensorFlow（第2版）》的姊妹篇，这两本书均是深度学习领域的畅销书。（5）精心谋划、通俗易懂：本书在内容的选择、安排和表现形式上精心谋划，目的是确保高质量内容的同时，让深度学习的学习门槛大大降低。
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