图解深度学习 - 第4页
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计算机 - 人工智能(AI)
机器学习 导论（原书第3版）
...的深度学习和非参数贝叶斯方法。书中对所有学习算法都进行了解释，以便读者可以很容易地将书中的公式转变为计算机程序。本书可以用作高年级本科生和硕士研究生的教材，也可供研究机器学习...
2016年发布
10
[土耳其] 埃塞姆·阿培丁（EthemAlpaydin）
计算机 - 数据科学与大数据
统计学习 导论：基于R应用（原书第2版）
...向量机、聚类、深度学习、生存分析、多重测试等。书中每一章都包含一个教程，通过图形和实例介绍如何实现 R 语言提供的分析方法。本书还提供了关于深度学习、生存分析和多重测试的新章节，以及朴素贝叶斯、广义...
2024年发布
[美] 丹妮拉·威腾 等
计算机 - 人工智能(AI)
用Python动手学 机器学习
...学习中的回归与分类、神经网络与深度学习的算法与应用、手写数字识别、无监督学习的算法等进行了介绍。本书既有图形、代码，又有详细的数学式推导过程，大大降低了机器学习的学习门槛，即使没有学...
2021年发布
8
[日] 伊藤真
计算机 - 人工智能(AI)
ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调
...大模型本地化实战的完整方案，内容包括大模型时代的开端、PyTorch 2.0深度学习环境搭建、基于gradio的云上自托管ChatGLM3部署实战、使用ChatGLM3与LangChain实现知识图谱抽取和智能问答、适配ChatGLM3终端的Template与Chain详解...
2024年发布
暂无
王晓华
计算机 - 人工智能(AI)
面向机器智能的TensorFlow实践
...到图像理解和自然语言处理的典型任务中。此外，还介绍了在模型部署和编程中可用的诸多实用技巧。全书分为四部分，共9章。第一部分（第1~2章）讨论TensorFlow的设计模式以及选择TensorFlow作为深度学习...
2017年发布
6.4
[美] 山姆·亚伯拉罕（Sam Abrahams）
计算机 - 人工智能(AI)
智能的本质：人工智能与机器人领域的64个大问题
...常识出发，对人工智能和机器人表达了很多“令人惊讶”而又让人深思的观点。如果机器可以打造一个更美好的世界，这个世界为什么还需要我们？深度学习是学习人类做过（过去时）的事情的技术...
2017年发布
7.5
[美] 皮埃罗·斯加鲁菲
计算机 - 编程
Python编程300例：快速构建可执行高质量代码
...提供较为详细的实战方案，以便深度学习。主要从算法上分为数学、搜索、回溯、递归、排序、迭代、贪心、分治和动态规划等；从数据结构上分为字符串、数组、指针、区间、队列、矩阵、堆栈、链表、哈希表、线段树、二叉树、二叉搜索树和图结构等...
2020年发布
暂无
李永华
计算机 - 人工智能(AI)
大模型技术30讲
...p>全书共分为五个部分：神经网络与深度学习、计算机视觉、自然语言处理、生产与部署、预测性能与模型评测。每一章都围绕一个问题展开，不仅针对问题做出了相应的解释，并配有若干图表，还给出了练习供读者检验自身是否...
2025年发布
7.7
[美] 塞巴斯蒂安·拉施卡
计算机 - 计算机科学
动手学 计算机视觉
...为计算机视觉中的图像处理基础，介绍了图像滤波、特征检测、图像拼接、图像分割等经典的图像处理算法；第三部分为计算 机视觉中的视觉识别方法，主要讲解基于深度学习的视觉识别方法，包括基于深度学习的图像分类...
2025年发布
9.6
沈为 司翀杰 杨辰 俞勇
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