机器学习与深度学习算法基础 - 第2页

...后续进一步涉足深度学习打下基础。◎专业书评：本书从机器学习的基本概念入手，结合sklearn机器学习算法库，以大量示例和代码带领读者走进机器学习的世界。——周志华 南京大学计算机科学与技术系主任...

...机器学习基础知识做铺垫，深入剖析 XGBoost 的原理、分布式实现、模型优化、深度应用等。 第 1～3 章使读者对机器学习算法形成整体认知，了解如何优化模型以及评估预测结果，并熟悉常用机器学习算法...

...阐释其原理、算法流程及实际应用场景。对于机器学习领域的新手，本书是全面且系统的入门教材，可引领其踏入深度学习的知识殿堂；对于机器学习领域从业者，本书是深化专业知识、紧跟技术前沿的有力...

...调包调用”的学习方式。本书兼具理论深度与教学友好性，适合具备一定数学与编程基础的读者学习。对于人工智能、机器学习及数据科学方向的学生和工程师而言，是一本系统理解深度学习的重要参考书...

...强学习价值。本书适合计算机视觉、人工智能、机器学习等方向的本科生和研究生，也适合从事目标检测、智能交通、工业视觉等工作的算法工程师和科研人员。读者可以通过本书掌握目标检测的基础知识...

...人工智能的发展脉络与基本理论，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等核心内容，同时结合大数据的采集、存储、处理与分析方法，展示了两者在技术体系上的紧密联系。书中不仅阐述了基础概念和关键算法...

...对经典理论与最新进展进行了系统梳理，帮助读者建立完整的人工智能知识框架，理解智能系统的基本原理及其在现代社会中的广泛应用。全书围绕人工智能的发展历史、知识表示、搜索算法、机器学习、深度学习...

...能够从硬件组装一直实践到 AI 模型部署。本书最大的特点是将人工智能算法与边缘硬件结合起来进行学习。相比主要讲解机器学习理论的教材，本书更加重视“能运行、能看到效果”的实践过程，通过语音唤醒...

...发展方向展开。作者介绍了机器学习、深度学习、大语言模型等技术的发展基础，并进一步分析世界模型如何通过对环境、因果关系和动态变化的建模，使人工智能从模式匹配逐步走向更深层次的理解与推理。

...书中示例基于Linux与PyTorch环境开发，读者在学习自然语言处理知识的同时还可学会PyTorch框架技术，内容完整、步骤清晰，提供了工程化的解决方案。 本书可作为有一定深度学习基础的读者的入门书，也可...