深度学习入门4：强化学习 - 第1页

...前半部分介绍强化学习的重要思想和基础知识，后半部分介绍如何将深度学习应用于强化学习，遴选讲解了深度强化学习的全新技术。全书从适合入门的多臂老虎机问题切入，依次介绍了定义一般强化学习问题的...

...冀使读者能有效地掌握相关知识，具备用深度学习技术解决大数据问题的能力。全书共 15 章。第1 章绪论，介绍人工智能、机器学习、深度学习的概要。第2、3章介绍了机器学习的基础知识。第4...

...输入/输出操作和数学中与金融相关的知识等；第4部分介绍Python在算法交易上的应用，重点介绍常见算法，包括机器学习、深度神经网络等人工智能相关算法；第5部分讲解基于蒙特卡洛模拟开发期权及衍生品定价的应用...

《Python核心编程从入门到开发实战》以学会、用好Python语言进行软件编程为目标，不仅讲解了基本概念、数据类型、变量、运算符、函数、程序的控制结构等Python语言的基础知识，还深入介绍了Python语言常用库、数据结构、网络编程、可视化编程及...

...轻松入门自然语言处理。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。学习曲线...

...使用深度学习解决实际问题。书中包含深度学习的入门知识和大量实践经验，是走进这个前沿、热门的人工智能领域的优选参考书。第2版将书中所有示例代码从TensorFlow 0.9.0升级到了TensorFlow 1.4...

...Matplotlib、数据清洗、特征工程以及深度学习解决问题的一般步骤等。第4章介绍PyTorch基础知识，包括张量的创建、激活函数、损失函数、优化器等。第5章介绍PyTorch深度神经网络，包括神经网络概述、卷积神经网络、循环神经网络...

...选择TensorFlow作为深度学习库的优势和面临的挑战，并给出详细的安装指南。第二部分（第3~4章）深入介绍TensorFlow API的基础知识和机器学习基础。第三部分（第5~6章）探讨如何用TensorFlow实现高级深度模型...

...第20、21 两章是概率统计入门；《数学要素：全彩图解 + 微课 + Python编程》最后四章以线性代数收尾。《数学要素：全彩图解 + 微课 + Python编程》内容编排上突出“图解 + 编程 + 机器学习应用”。讲解一些特定数学工具时，《数学要素：全彩图解...

...数组；第 2 章讲解算法入门知识，包括算法复杂度计算、贪心算法、分治算法和 STL 应用；第 3 章讲解线性表的应用，包括顺序表、单链表、双向链表、循环链表和静态链表；第 4 章讲解栈和队列的应用，包括顺序栈...