机器学习实战 - 第3页

...p>相比于第一版，为每个知识点的实战项目配备了针对性的练习平台，避免了案例过期的问题。作者简介崔庆才 微软（中国）软件工程师，北京航空航天大学硕士，主要研究网络爬虫、Web 开发、机器学习等方向...

...部署、机器学习等，可以实现舆情监控、智能投顾、量化金融、大数据风控、金融反欺诈模型等多种金融应用。无论是编程知识还是金融相关知识，本书都力求从易到难、循序渐进地讲解，并辅以商业实战案例来加深印象...

...NLP知名博客“科学空间”博主苏剑林，GitHub高级工程师Benjamin Muskalla，Netflix资深科学家Cameron Wolfe，《设计机器学习系统》与AI Engineering作者Chip Huyen，FM Global高级数据科学家Vahid Mirjalili博士等惊喜彩蛋DeepSeek：教你构建与优化推理模型...

...青睐；他们用它学习编程，并创造出各种各样新奇的、风靡一时的软硬件应用。本书由多产作家 Simon Monk 编写，是将内容进行全面升级之后的第 2 版，囊括了丰富的实践示例，详细讲解了树莓派的配置与管理...

...11章则将自然语言处理知识应用于实战。书中主要内容包括预训练模型、文本分类、机器阅读理解、命名实体识别、文本生成、模型蒸馏与剪枝及损失函数等知识。 书中包含大量应用示例，不仅可以学会理论知识还可以灵活应用...

...向传播网络、反向传播、梯度下降原理，以及目前广泛使用的卷积神经网络和循环神经网络。第五章介绍词向量技术实现及应用。第六章介绍采用深度学习实现问答系统。第七章介绍目前很热门的问答的一个大分支——机器阅读理解。

本书面向所有对机器学习与数据挖掘的实践及竞赛感兴趣的读者，从零开始，以Python编程语言为基础，在不涉及大量数学模型与复杂编程知识的前提下，逐步带领读者熟悉并且掌握当下最流行的机器学习、数据挖掘与自然语言处理...

本书作为人工智能专业的入门书，带领读者初步学习和实践机器学习、深度学习的算法、流程和核心技术，并介绍了系统开发及开发环境，通过图解的方式将难懂的专业术语和算法表现出来，让没有相关专业基础的读者...

...正在学习机器学习的程序员绫乃和她朋友美绪的对话，结合回归和分类的具体问题，逐步讲解了机器学习中实用的数学基础知识。其中，重点讲解了容易成为学习绊脚石的数学公式和符号。同时，还通过实际...

《Spark机器学习（第2版）》结合案例研究讲解Spark 在机器学习中的应用，并介绍如何从各种公开渠道获取用于机器学习系统的数据。内容涵盖推荐系统、回归、聚类、降维等经典机器学习算法及其实际应用。第...