深度学习的数学 - 第5页

...全面深入地了解深度学习的知识和技巧，达到学以致用的目的。 适用于大数据平台系统工程师、算法工程师、数据科学家，可作为对人工智能和深度学习感兴趣的计算机相关从业人员的学习用书，也可作为计算机等相关专业的...

本书沿袭《程序员的数学》平易近人的风格，用通俗的语言和具体的图表深入讲解程序员必须掌握的各类概率统计知识，例证丰富，讲解明晰，且提供了大量扩展内容，引导读者进一步深入学习。本书涉及随机变量、贝叶斯公式、离散...

...密切相关的数学方法，分析了哥尼斯堡七桥问题、高斯求和、汉诺塔、斐波那契数列等经典问题和算法。引导读者深入理解编程中的数学方法和思路。《程序员的数学 第2版》新增一个附录来介绍机器学习的...

...p>本书是教你使用 PyTorch 创建神经网络和深度学习系统的实用指南。它帮助读者快速从零开始构建一个真实示例：肿瘤图像分类器。在此过程中，它涵盖了整个深度学习管道的关键实践，包括 PyTorch张量 API、用 Python 加载数据...

...介绍Hadoop 的运维，第Ⅳ部分介绍Hadoop 相关开源项目，第Ⅴ部分提供了三个案例，分别来自医疗卫生信息技术服务商塞纳(Cerner)、微软的人工智能项目ADAM(一种大规模分布式深度学习框架)和开源项目Cascading(一个新的针对MapReduce 的数据处理API)...

...自动化深度学习（AutoDL）展开，系统介绍如何利用算法与工程化平台降低 AI 模型开发门槛。全书从机器学习流程自动化出发，讲解数据预处理、特征工程、模型选择、超参数优化以及神经网络结构搜索（NAS）等关键技术，并分析自动化训练与部署流程的...

...了部分习题的参考答案和补充了实例数据集（提供在线代码）。其他显著的变化包括离群点检测的讨论、感知器和支持向量机的排名算法、矩阵分解和谱方法、距离估计、新的核算法、多层感知器的深度学习和非...

...如何构建事件驱动的回溯测试系统来检验交易策略，评价不同策略的业绩表现。最后，你将探索金融前沿领域正在运用的机器学习和深度学习技术。 本书适合对 Python 定量研究感兴趣的金融从业者、数据分析师和软件...

...该书基于当前主流的机器学习库——Scikit-Learn、Keras 和 TensorFlow 2.x，涵盖从数据预处理、模型训练与评估，到深度神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及自然语言处理等多个实用主题。本书采用项目驱动的方式，通过多个真实...

...统计学基础，帮助读者理解数据分析中的统计方法和思维。6. 数据有道讲解数据科学的基础，重点介绍数据收集、清洗和分析技巧。7. 机器学习深入讲解机器学习的核心概念与算法，帮助...