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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Python深度学习入门(从零构建CNN和RNN)/图灵程序设计丛书
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Python深度学习(基于PyTorch)/智能系统与技术丛书
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Python深度学习(基于TensorFlow)/智能系统与技术丛书
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Python深度学习(基于PyTorch)/智能系统与技术丛书
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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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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。
¥30.00定价:¥69.80 (4.3折)
读者对象:想学习人工智能、机器学习、深度学习、统计分析、数据分析的所有人员。 要想熟练使用机器学习,理解基于概率、统计的数据分析基础理论是不可或缺的。因此,本书从Python的简单使用方法开始讲解了概率、统计的基础知识,以及基于统计模型的机器学习方法,涵盖回归分析、聚类分析、支持向量机、稀疏学习、决策树、集成学习、高斯过程模型、密度比估计等,内容比较全面,可以让读者很好地了解和掌握Python在统计机器学习中的应用方法。
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深度学习进阶 自然语言处理 人工智能NLP自然语言处理教程,经典畅销书《深度学习入门:基于Python的理论与实现》续作,带你轻松入门自然语言处理,提供源代码,双色印刷
豆瓣评分9.4的畅销书《深度学习入门:基于Python的理论与实现》续作,带你快速直达自然语言处理领域! 1.简明易懂 本书内容精炼,聚焦深度学习视角下的自然语言处理,延续前作的行文风格,采用通俗的语言和大量直观的示意图详细讲解,帮助读者加深对深度学习技术的理解,轻松入门自然语言处理。 2.侧重原理 不依赖外部库,使用Python 3从零开始创建深度学习程序,通过亲自创建程序并运行,读者可透彻掌握word2vec、RNN、LSTM、GRU、seq2seq和Attention等技术背后的运行原理。 3.学习曲线平缓 按照 文字介绍 代码实现 分析结果 发现问题 进行改善 的流程,逐步深入,读者只需具备基础的神经网络和Python知识,即可轻松读懂。 4.提供源代码 5.双色印刷
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白话深度学习的数学 热销IT技术书《白话机器学习的数学》续作!对话形式轻松理解,一本书掌深度学习的基础数学!有趣、易懂、不枯燥的深度学习入门书。Python代码均可下载。
一本书掌握深度学习的基础数学! 1、步步引导,对话形式好理解 延续前作《白话机器学习的数学》有趣、易懂、不枯燥的讲解风格 2、层层拆解,复杂公式看得懂 详细分析神经网络的数学表达式,逐个讲解上下标的含义 3、通过Python编程实现神经网络 通过实践加深对数学知识的理解,示例代码均可下载
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深度学习入门 基于Python的理论与实现 人工智能入门学习教程 日本深度学习入门书籍 基于python 3 从零创建一个深度学习模型
1.日本深度学习入门经典畅销书,原版上市不足2年印刷已达100 000册。长期位列日亚 人工智能 类图书榜首,众多五星好评。 2.使用Python 3,尽量不依赖外部库或工具,从零创建一个深度学习模型。 3.示例代码清晰,源代码可下载,需要的运行环境非常简单。读者可以一边读书一边执行程序,简单易上手。 4.使用平实的语言,结合直观的插图和具体的例子,将深度学习的原理掰开揉碎讲解,简明易懂。 5.使用计算图介绍复杂的误差反向传播法,非常直观。 6.相比AI圣经 花书 ,本书更合适入门。 对于非AI方向的技术人员,本书将大大降低入门深度学习的门槛;对于在校大学生、研究生,本书不失为学习深度学习的一本好教材;即便是在工作中已经熟练使用框架开发各类深度学习模型的读者,也可以从本书中获得新的体会。 摘自本书译者序
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英文原版 Deep Learning with Python Second Edition Python深度学习 第2版
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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深度学习实战——基于Pytorch 深度学习主流框架Pytorch入门与实战,结合实际案例,由浅入深介绍Pytorch深度学习相关应用。提供原始程序、数据集、教学课件、教学大纲等学习资源
1. 使用PyTorch框架,快速入门深度学习。 2. 8个实战案例,分别展示了针对不同的问题使用深度学习技术如何进行解决。 3. 提供源程序、数据集、教学课件、教学大纲等学习资源。
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1.PyTorch核心开发者教你使用 PyTorch 创建神经网络和深度学习系统的实用指南。 2.详细讲解整个深度学习管道的关键实践,包括 PyTorch张量API、用 Python 加载数据、监控训练以及对结果进行可视化。 3. PyTorch核心知识 真实、完整的案例项目,快速提升读者动手能力: a.全面掌握PyTorch 相关的API 的使用方法以及系统掌握深度学习的理论和方法; b.快速从零开始构建一个真实示例:肿瘤图像分类器; c.轻松学会使用PyTorch 实现各种神经网络模型来解决具体的深度学习问题; d.章尾附有 练习题 ,巩固提升所学知识;更有配套的代码文件可下载并动手实现。 4. PyTorch 联合创作者Soumith Chintala作序推荐! 5. 书中所有代码都是基于Python 3.6及以上的版本编写的,提供源代码下载。
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Python深度学习实战 基于TensorFlow和Keras的聊天机器人以及人脸物体和语音 【正版】 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
本书讨论使用TensorFlow和Keras等框架构建深度学习的应用程序,集中于所需的模型和算法,帮助你在短时间内提高实践技能。内容涵盖了聊天机器人、自然语言处理、人脸和对象识别等主题。目标是提供创建能够执行深度学习的的程序所需的概念、技术和算法实现。
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Python深度学习从零开始学(人工智能技术) 宋立桓 清华大学出版社 【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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大话Python机器学习实战手册 chatgpt聊天机器人 python深度学习人工智能丛书 机器学习方法 python
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Python快乐编程——TensorFlow深度学习项目实战(“好程序员成长”丛书) 配套的教材PPT、源代码、教学视频、教学大纲、测试题、教学设计、项目(10多个项目)、案例(100个)等资源。
本书附有配套的教材PPT、源代码、教学视频、教学大纲、测试题、教学设计、项目(10多个项目)、案例(100个)等资源。
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Python深度学习及智能车竞赛实践 徐国艳 刘聪琳 全彩印刷,智能汽车?新能源汽车方向本科教材,深度融合全国大学生智能汽车竞赛深度学习项目,配套学习资源和程序代码
1.本书配套刮刮卡,凭借其兑换码可以以1折价格观看专题讲座,也可以凭借兑换码加入 智能汽车与深度学习 读者专属群与作者交流。一个兑换码只能供一个手机号使用。 2.本书全彩印刷,内容丰富且循序渐进。本课程内容从零基础开始讲解python,由易到难逐步过渡到能设计深度学习模型完成车辆图片分类深度学习模型设计、智能汽车竞赛的自动巡航、目标检测任务等。配套有习题、线上实践项目、线下竞赛等丰富的教学资源,共设计有四大部分共11章内容。 3. 本书深度融合全国大学生智能汽车竞赛深度学习项目,讲述了完整的Python深度学习 智能车开发流程和知识体系。 4. 本书实用性和实践性强,由北京航空航天大学和北京百度网讯科技有限公司联合打造建设,引入了产业级工程实践项目,并基于全国大学生智能汽车竞赛设计各知识点的教学实例,以竞赛内容串
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读者对象:对机器学习、深度学习感兴趣的高校学生及在职人员。 对Python、PyTorch、TensorFlow等感兴趣,并希望进一步提升的高校学生及在职人员。 【免费获取】配套视频 代码 数据 导读PPT 内容拓展 作者答疑群 搭配图书学习效果更佳! 获取方式: 1、微信关注 华章计算机 2、在后台回复关键词:PyTorch (1)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)作者团队之前还著有《深入理解Spark机器学习》、《Python深度学习:基于TensorFlow》、《自己动手做大数据系统》等畅销书。 (3)本书是《Python深度学习:基于TensorFlow》的姊妹篇。 (4)本书从工具使用、技术原理、算法实现、工程实践等维度全面、系统讲解了深度学习。 (5)本书在内容的选择
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【中商原版】深度学习的数学地图 用Python实作神经网路的数学模型 附数学快查学习地图 港台原版 Masanori A
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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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Python深度学习(第2版) (美)弗朗索瓦·肖莱 人民邮电出版社 【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!
近年来,深度学习在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了非凡的进展。从机器翻译和文本生成到自动驾驶和虚拟助手,我们受益于深度学习技术的逐渐普及。然而,深度学习还远未发挥全部潜力。欢迎来到深度学习的世界!在这个规模呈爆发式增长的领域,仍有许多“宝藏”等待你去发掘。本书由流行深度学习框架Keras之父弗朗索瓦·肖莱执笔,不用数学公式,而用Python代码帮助你直观理解深度学习的核心思想。本书在第1版
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Python机器学习实战:基于Scikit-learn与PyTorch的神经网络解决方案 一本书,帮助读者了解和应用机器学习与深度学习
NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn以及Pytorch,一应俱全 涵括常见应用场景,可作为初学者入门指南以及从业者中长期参考手册 深度阐述机器学习环境搭建、数据加载、数值处理、数据分析和可视化 结合理论和实践来解释监督学习、无监督学习、回归算法以及集成学习 通过一个端到端解决方案来解释复杂的卷积神经网络架构、原理和实现 本书分为三个部分。第一部分向您介绍使用 Python 的数字运算和数据分析工具,并深入解释环境配置、数据加载、数值处理、数据分析和可视化。第二部分涵盖机器学习基础知识和 Scikit-learn 库。它还通过理论和实践课程以简单的方式解释了监督学习、无监督学习、回归算法的实现和分类以及集成学习方法。第三部分解释了复杂的神经网络架构,并详细介绍了卷积神经网络的内部工作和实现。最后一章包含 Pytorch 中神经网络的详细
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【中商原版】Deep Learning 3 用Python进行深度学习框架的开发实作 港台原版 斎藤康毅 欧莱礼 人工智
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Python深度学习实战 基于TensorFlow和Keras的聊天机器人以及人脸物体和语音 【正版】 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
本书讨论使用TensorFlow和Keras等框架构建深度学习的应用程序,集中于所需的模型和算法,帮助你在短时间内提高实践技能。内容涵盖了聊天机器人、自然语言处理、人脸和对象识别等主题。目标是提供创建能够执行深度学习的的程序所需的概念、技术和算法实现。
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Python深度学习 人工智能机器学习入门教程 用Python快速学习深度神经网络编程 人民邮电出版社正版 官方正版 品质无忧
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Python深度学习 [美]弗朗索瓦·肖莱(Franc·oisChollet)著,张亮 译 人民邮电出版社 978711
近年来,深度学习在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了非凡的进展。从机器翻译和文本生成到自动驾驶和虚拟助手,我们受益于深度学习技术的逐渐普及。然而,深度学习还远未发挥潜力。欢迎来到深度学习的世界!在这个规模呈爆发式增长的领域,仍有许多“宝藏”等待你去发掘。 本书由流行深度学习框架Keras之父弗朗索瓦 肖莱执笔,不用数学公式,而用Python代码帮助你直观理解深度学习的核心思想。本书在第1版的基础上进行了大幅更新和增补,以体现深度学习领域的快速发展。 - Keras和TensorFlow入门:详解实践深度学习所需的知识 - 神经网络入门:分类与回归 - 计算机视觉、时间序列预测、生成式深度学习 - 新增Transformer架构的原理及用法 - 新增机器学习的工作流程 - 随书提供Jupyter notebook,采用TensorFlow 2.6
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Python深度学习算法实践 Sudharsan Ravichandiran 著 东南大学出版社 【速开发票,此书为单本而非一套,支持7天无理由退换】
《Python深度学习算法实践(影印版)》深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python,从基本的数学知识出发,带领读者从零创建一个经典的深度学习网络,使读者在此过程中逐步理解深度学习。书中不仅介绍了深度学习和神经网络的概念、特征等基础知识,对误差反向传播法、卷积神经网络等也有深入讲解,此外还介绍了深度学习相关的实用技巧,自动驾驶、图像生成、强化学习等方面的应用,以及为什么加深层可以提高识别精度等疑难的问题。
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Python深度学习(第2版)(图灵出品) 弗朗索瓦·肖莱 人民邮电出版社 9787115597175
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