深度学习的数学 - 第6页

...和时序数据处理，介绍深度学习中的重要技术，包括word2vec、RNN、LSTM、GRU、seq2seq 和Attention 等。本书语言平实，结合大量示意图和Python代码，按照“提出问题”“思考解决问题的新方法”“加以改善”的流程，基于深度学习解决自然语言处理相关的各种问题...

...图像识别、监督学习、迁移学习、强化学习等核心概念，并动手在浏览器中实现计算机视觉和音频处理以及自然语言处理，构建并训练神经网络，利用客户端数据优化机器学习模型，开发基于浏览器的交互式游戏，同时为深度学习探索新的应用空间...

...许多数据可视化功能；第 5 章以 Scikit-Learn 为主，这个程序库为最重要的机器学习算法提供了高效整洁的 Python 版实现。本书适合有编程背景，并打算将开源 Python 工具用作分析、操作、可视化以及学习数据的数据...

...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，还通过案例说明人工智能与大数据在金融...

...踏上数据挖掘之旅。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...

...导向的产品领导者。逄伟（Wilson Pang）毕业于浙江大学电气工程专业，于 2018 年 11 月加入澳鹏（Appen），担任首席技术官。他曾担任全球第二大在线旅行社携程（Ctrip）的首席数据官、加州易贝（eBay）的高级...

...领域的深刻见解。 书中首先概述了数据科学方法的兴起以及生物学领域的范式转变，这一转变催生了计算生物学的革命，即通过计算机模拟进行生物实验和药物研发。作者详细介绍了人工智能和深度学习...

通过对本书的学习，读者可掌握 12 种初级数据结构、15 种常用 STL 函数、10 种二叉树和图的应用，以及 8 种搜索技术，并领悟不同的数据结构和算法的精髓，熟练应用各种算法解决实际问题。 本书...

...对于当前比较热门的生成对抗网络和强化学习也有一定的介绍，方便读者拓宽视野，掌握前沿方向。本书适合人工智能、机器学习、深度学习方面的人员阅读，也适合其他 IT 方面从业者，另外，还可以作为相关专业的教材...

...深度学习……毫无疑问，人工智能正在改写行业形态。如同此前个人电脑、互联网、大数据的风行一般，技术创新又一次极大地改变了我们的工作与生活。那么，究竟应该如何看待人工智能？ 在本书中，三位深耕人工智能和决策领域的...