机器学习实战 - 第7页

...阐述了神经网络与深度学习的基本概念、原理和实践，案例丰富，深入浅出。对于正在进入人工智能时代的我们，这些内容无疑可以帮助我们更好地理解人工智能的原理，丰富我们对人类自身的认识，并启发我们对人机智能之争更深一层...

...第三部分 典型的Spark应用（第5章）：介绍迭代型的Spark机器学习应用和图计算应用。第四部分 大数据处理框架性能和可靠性保障机制（第6～9章）：介绍Spark框架的Shuffle机制、数据缓存机制、错误容忍机制...

...信息并进行分析统计得出结论的优化算法、贝叶斯过滤技术（垃圾邮件过滤、文本过滤）、用决策树技术实现预测和决策建模功能、社交网络的信息匹配技术、机器学习和人工智能应用等。本书是 Web 开发者、架构师、应用工程师等的绝佳选择...

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...机器学习背后常用的 数学思想。本书分为预备、语法、绘图、数组、数据、数学、机器学习、应用八大板块， 共 36 章， 内容“跨度”极大！ 从 Python 基本编程语法，到基本可视化工具，再到各种数据操作工具，还介绍常用 Python 实现的各种...

...内容覆盖科技制图、计算机图形学、创意编程、趣味 数学实验、数学科学、机器学习等。本书“毫无节制”地展示数学之美，而且提供特别实用且容易复制的 创作思路、做图技巧、编程代码。本书包含 8 个板块共 36 章内容...

...下，本书面向语言学习者、语言教师、翻译学习者、翻译教师以及职业译者等广泛读者群体，旨在推动机器翻译技术在教学与实践中的应用。全书由多位作者共同编撰，首先阐明了学习机器翻译的理论基础，接着介绍了机器学习的基本原理...

...具体的数据科学、 机器学习算法中，并在实践中加深对这些工具的理解。《数据有道 : 数据分析 图论与网络 微课 Python编程》可以归纳为 7 大板块—数据说、数据处理、时间数据、图论基础、图的分析、图与矩阵、图论实践。...

...从人工智能的相关技术入手，不仅介绍了 AI 训练师的发展历程和行业动态，还重点讲述了 AI 训练师的职业技能提升方法，具体内容包括认识 AI 训练师、能力培养、Python 编程语言、机器学习算法、深度学习算法、自然语言处理、数据标注、神经网络训练...

...有三大板块——编程、数学、实践。数据科学、机器学习的各种算法离不开数学，本册《矩阵力量》是“数学”板块的第 2 本，主要介绍常用线性代数工具。任何数学工具想要从一元推广到多元，比如多元微积分、多元统计，都绕不开线性代数...