Python深度学习 Python人工智能入门教程 用Python快速学习深度神经网络
本书是使用Python 进行深度学习实践的一本初学指南,将带领读者学习使用Python构建深度神经网络模型。本书不要求读者具有深度神经网络的相关经验,也没有罗列大量的公式,而是通过一些实际案例,以简单直白的方式介绍深度神经网络的两项任务 分类和回归,解析深度学习模型中的一些核心问题,以期让读者对深度学习的全貌有一个清晰的认识。通过简单易学的步骤,读者将学会如何使用Python构建深度神经网络模型。一旦掌握了这些步骤,读者就能够把这些知识转换为强大的数据科学应用程序。本书包括以下精彩内容:★ 释放深度神经网络的有效预测能力;★ 动手开发二元分类的解决方案;★ 为多元问题设计成功的应用;★ 掌握有效模型构建的技术;★ 调节深度神经网络,以改善其性能。
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精装正版蚯蚓的日记绘本非注音版一二年级课外书经典小学生阅读图画书信谊世界精选故事书明天少年儿童出版社 给你一个想象空间
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深度学习实践指南 基于R语言 人工智能深度学习R语言实战指南 揭示深度学习模型工作原理 详解深度神经网络等知识 用R语言预测分析工具包构建深度学习模型
随着大数据爆炸式发展,深度学习及相关技术引发了人们浓厚的兴趣。谷歌、微软和Facebook等大公司都在积极发展内部的深度学习团队,其他公司也迅速跟进。本书是详细的、实用的实践指南,揭示了深度学习模型是如何工作的,并且通过强大的开源的R语言预测分析工具包展示了构建这些模型的捷径。在本书中,作者将带领读者绕过陡峭的学习曲线,掌握深度学习的捷径。通过阅读本书,读者将会学到如何构建成功的深度学习模型,并将其用于数据挖掘。一旦掌握了构建深度学习模型的流程,读者就很容易将掌握的知识变成强有力的应用工具。本书包括以下内容:★ 如何开发循环神经网络(Recurrent Neural Networks);★ 如何构建Elman神经网络(Elman Neural Networks);★ 如何部署Jordan神经网络 (Jordan Neural Networks);★ 如何创建级联关联神经网络(Cascade Correlation Neural Netw
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机器学习实践指南 基于R语言 用R语言开发机器学习和数据科学的快速入门指南
本书为读者建立机器学习模型提供了容易理解和上手的指导。本书拨开迷雾,开辟出一条清晰的学习路径,帮助读者发现、理解、应用和开发机器学习和数据科学的潜力。本书通过免费的预测分析软件包 ,为读者提供必要的工具,帮助读者充分理解、深化认识并展开创造性思维,以增强自己的机器学习和数据科学项目。本书阐述了:★ 能够从数据中学习到什么?★ 为什么从数据中学习是数据科学工具箱的必 备部分?★ 如何将机器学习运用到自己的研究中?通过阅读本书,你将能够:★ 掌握从数据中学习的技能;★ 探索、评价并利用核心学习类型;★ 发挥监督学习的威力;★ 使用半监督学习设计成功的解决方案;★ 学会使用无监督学习;★ 模拟实现自己的想法并帮助开创新方法。 本书是一本可以轻轻松松从入门到精通的指南,你可以亲自动手实践其中巧妙的
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机器学习与数据科学 基于R的统计学习方法 为数据科学家提供bibei工具和技巧 使用R统计环境,快速上手实践
从业者使用的工具是决定他的工作能否成功的重要因素之一。本书为数据科学家提供了一些在统计学习领域会用到的工具和技巧,为他们在数据科学领域的长期职业生涯提供了所需的一套基本工具。针对处理重要的数据科学问题的高级技能,本书也给出了学习的建议。本书包括以下内容:机器学习概述 监督机器学习数据连接 非监督机器学习数据处理 模型评估探索性数据分析本书选用R统计环境。R在全世界范围内应用越来越广泛,很多数据科学家只使用R就能进行项目工作。本书的所有代码示例都是用R语言写的。除此之外,书中还使用了很多流行的R包和数据集。
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Perl进阶(第2版) Perl进阶(第2版) 新版 点击查看
本书是Learning Perl一书的进阶。学完本书之后,您可以使用Perl语言的特性编写从简单脚本到大型程序在内的所有程序,正是Perl语言的这些特性使其成为通用的编程语言。本书为读者深入介绍了模块、复杂的数据结构以及面向对象编程等知识。 本书每章的篇幅都短小精悍,读者可以在一到两个小时内读完,每章末尾的练习有助于您巩固在本章所学的知识。如果您已掌握了Learning Perl中的内容并渴望能更进一步,本书将向您讲授Perl语言的绝大多数核心概念,以便在任何平台上编写出健壮的程序。 本书主题包括: 包和命名空间; 引用和作用域,包括正则表达式的引用; 操作复杂的数据结构; 面向对象编程; 编写和使用模块; 测试Perl代码; 为CPAN做出贡献。
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