深度学习推荐系统 - 第5页
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计算机 - 人工智能(AI)
图解大模型：生成式AI原理与实战
...读者无须深度学习基础，只要会用 Python，就可以通过本书深入理解大模型的原理并上手大模型应用开发。书中示例还可以一键在线运行，让学习过程更轻松。 编辑推荐 1.[直观]300 幅...
2025年发布
7.7
[沙特] 杰伊·阿拉马尔（Jay Alammar）、[荷] 马尔滕·格鲁滕多斯特（Maarten Grootendorst）
计算机 - 计算机科学
数据科学入门(第2版)
...scikit-learn、pandas等，还在每章末尾推荐了很多学习资源，帮助你进一步巩固本书所学。新版基于Python 3.6，重写了所有示例和代码，并根据数据科学近几年的发展，新增了关于深度学习、统计学和自然语言处理等主题...
2020年发布
暂无
[美] 乔尔·格鲁斯 (Joel Grus)
计算机 - 数据科学与大数据
Python数据挖掘入门与实践
...数据挖掘之旅。本书采用理论与实践相结合的方式，呈现了如何使用决策树和随机森林算法预测美国职业篮球联赛比赛结果，如何使用亲和性分析方法推荐电影，如何使用朴素贝叶斯算法进行社会媒体挖掘，等等。本书也涉及神经网络、深度学习、大数据处理等...
2016年发布
暂无
[澳] Robert Layton
计算机 - 人工智能(AI)
AI未来进行式
...贝尼特·米勒等强势推荐______________________________AI时代已经开启，在我们面前，机遇与挑战并存！☆《华尔街日报》《华盛顿邮报》《金融时报》2021年度图书☆ 惊艳的科幻小说+深刻的科技分析，预测并描绘未来20年科技如何影响人类社会的突破性创作...
2022年发布
7.7
李开复
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)
面向机器智能的TensorFlow实践
...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，涉及卷积神经网络（或CNN）模型和循环神经网络（或RNN）模型。第四部分（第7~8章）探讨TensorFlow API中*新推出...
2017年发布
6.4
[美] 山姆·亚伯拉罕（Sam Abrahams）
计算机 - 机器学习
深入 理解XGBoost：高效机器学习 算法与进阶
...回归、排序等问题，并介绍了 XGBoost 常用功能的使用方法。 第 5～7 章是本书的重点，从理论推导与源码层面深入剖析 XGBoost，涵盖 XGBoost 原理与理论证明、分布式 XGBoost 的实现、XGBoost 各组件的源码解析...
2020年发布
7.3
何龙
计算机 - 人工智能(AI)
AI时代，学 什么，怎么学
...了科技与教育融合的未来图景。
——王渝生 国家教育咨询委员会委员，中国科技馆原馆长
作为关注教育和成长的创业者，我深知在人工智能时代，学习方法比学习内容更重要。对那些对教育的未来充满好奇...
2024年发布
6.4
和渊
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