深度学习实践指南 基于R语言 [英]尼格尔·刘易斯(NDLewis),沙灜 全国多仓发货,物流便捷,正版保证,欢迎选购!
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 Networks
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深度学习实践指南 基于R语言 [英]尼格尔·刘易斯(N.D.Lewis),沙灜 人民邮电出版社【正版书】 全国三仓发货,物流便捷,下单秒杀,欢迎选购!
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 Networks
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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
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Python深度学习 (英)尼格尔·刘易斯(N.D.Lewis) 著,颛青山 译 人民邮电出版社,【正版开发票】 正版图书,本店套装图书默认为单本,您下单前可咨询在线客服,谢谢!
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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Pytho深度学习 (英)尼格尔·刘易斯(N.D.Lewi) 著;颛青山 译 编程语言
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深度学习企业实战 基于R语言 [英]尼格尔·刘易斯(ND,Lewis,),邓世超【正版】. 全国三仓发货,物流便捷,正版书放心购买!
适读人群 :本书特别适合对深度学习理论和实践感兴趣的读者阅读和参考,也适合R程序员学习深度学习。 深度学习是机器学习的一个分支,旨在建立模拟人脑进行分析学习的神经网络。很多知名的科技公司已经部署了深度学习技术来帮助它们解决业务问题。本书侧重于R语言与深度学习的结合,语言通俗易懂,不涉及过多的数学知识,贯穿全书的重点是实践方法,旨在向读者讲解深度学习的企业化应用,并通过R编程来构建各种模型,帮助读者了解企业中应用深度学习的相关案例。 本书非常注重实用性,不对读者做过多的技术要求,适合所有想通过R编程来了解深度学习,并对深度学习的商业化应用感兴趣的读者。
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【新华书店自营店】Python深度学习,9787115482488 全国五仓就近发货80%城市次日达!提供电子发票!
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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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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 Networks
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