学习的升级 - 第9页
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计算机 - 深度学习
PyTorch深度学习 入门
...用浅显易懂的语言，图文并貌地讲解了深度学习的基础知识，从如何挑选硬件到神经网络的初步搭建，再到实现图片识别、文本翻译、强化学习、生成对抗网络等多个目前最流行的深度学习应用。书中基于目前流行的...
2019年发布
8.4
曾芃壹
计算机 - 深度学习
深度学习 精粹与PyTorch实践
...和算法的实际运作机制，是驾驭并优化结果的关键。你无需成为数学专家或资深数据科学家，同样能够掌握深度学习系统内部的工作原理。本书旨在通过深入浅出的方式，为你揭示这些原理，让你在理解和解释自己的工作...
2024年发布
暂无
[美] 爱德华·拉夫（Edward Raff）
计算机 - 人工智能(AI)
神经网络与深度学习
...11章介绍了概率图模型的基本概念。第12章介绍两种早期的深度学习模型：玻尔兹曼机和深度信念网络。第13章介绍深度生成模型：变分自编码器和对抗生成网络。第14章介绍了深度强化学习的知识...
2020年发布
10
邱锡鹏
计算机 - 人工智能(AI)
机器学习 实战
...p>本书第一部分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树...
2013年发布
8
Peter Harrington
计算机 - 人工智能(AI)
动手学 机器学习
...学习课程讲义，着力帮助读者融会贯通，深入理解机器学习原理并提高动手实战能力，是培养新一代人工智能实战型人才不可多得的好书。——朱军 清华大学计算机科学与技术系博世人工智能冠名教授、IEEE会士本书是全面、系统的...
2023年发布
8.8
张伟楠
计算机 - 人工智能(AI)
统计学习 方法 (第2版)
...蒙特卡罗法、潜在狄利克雷分配和PageRank算法等。本书是统计机器学习及相关课程的教学参考书，适用于高等院校文本数据挖掘、信息检索及自然语言处理等专业的大学生、研究生，也可供计算机应用等专业的研发人员参考。
2019年发布
9.3
李航
计算机 - 人工智能(AI)
机器学习 算法原理与编程实践
...还新增了深度学习、贝叶斯网、隐马尔科夫模型等内容。对于每个算法，均包括提出问题、解决策略、数学推导、编码实现、结果评估几部分。数学推导力图做到由浅入深，深入浅出。结构上数学原理与程序代码一一对照，有助于降低学习门槛，加深公式的理解...
2015年发布
5.5
郑捷
计算机 - 人工智能(AI)
神经网络与深度学习 （吴岸城）
...程序在精密的围棋大赛中可以大获全胜？人工智终将会取代人类智慧吗？本书结合日常生活中的寻常小事，生动形象地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...
2016年发布
5.5
吴岸城
计算机 - 人工智能(AI)
机器学习 及其应用
...研究成果。第9和第10章对数据挖掘中的一些问题进行了介绍和讨论。第11至第13章则对机器学习在模式识别、视频信息处理等领域的应用做了介绍。本书可供计算机、自动化及相关专业的学生...
2006年发布
暂无
王珏
计算机 - 编程
对比Excel，轻松学习 Python报表自动化
...第 2 部分介绍格式相关的设置方法，包括字体设置、条件格式设置等内容；第 3 部分介绍各种类型的函数；第 4 部分介绍自动化相关的其他技能，比如自动发送邮件、自动打包等操作。 《对比 Excel，轻松学习 Python 报表...
2021年发布
7.2
张俊红
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