机器翻译：基础与模型 - 第1页
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计算机 - 人工智能(AI)
机器翻译 知识普及：为人工智能时代的用户赋能
...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，并深入分析了神经网络机器翻译的相关内容。书中还讨论了机器翻译技术所引发的...
2025年发布
暂无
Dorothy Kenny
计算机 - 人工智能(AI)
深度学习基础 与 概念
...当代深度学习架构与技术。全书共 20 章。本书首先介绍深度学习的发展历程、基本概念及其在诸多领域（如医疗诊断、图像合成等）产生的深远影响；继而深入探讨支撑深度学习的数学原理，包括概率、标准分布等；在网络模型方面...
2025年发布
9.5
[英]克里斯托弗 · M. 毕晓普（Christopher M. Bishop）、[英]休·毕晓普（Hugh Bishop)
计算机 - 计算机科学
模 式识别与 机器 学习
...图模型基础、隐马尔可夫模型和条件随机场，接着介绍支持向量机、人工神经网络与深度学习、高斯过程、聚类、主成分分析与相关的谱方法，最后介绍确定性近似推理、随机近似推理和强化学习。附录包括传统的模式识别与机器学习...
2020年发布
暂无
孙仕亮
工程学 - 计算机技术
Python机器 学习及实践：从零开始通往Kaggle竞赛之路
...章基础篇，讲述如何使用Scikitlearn作为基础机器学习工具；第3章进阶篇，涉及怎样借助高级技术或者模型进一步提升既有机器学习系统的性能；第4章竞赛篇，以Kaggle平台为对象，帮助读者一步步使用本书介绍过的模型...
2016年发布
6.9
范淼
计算机 - 人工智能(AI)
机器 学习实战（原书第3版） : 基于 Scikit-Learn、Keras和TensorFlow
...和实现过程。作者注重实用性与可操作性，不仅讲解了常用模型的用法，还强调模型调优、训练技巧与部署建议，非常适合工程实践需求。本书分为两大部分：第一部分主要基于 Scikit-Learn，介绍机器学习的基础算法；
2024年发布
暂无
[法] 奥雷利安·杰龙（Aurélien Géron）
计算机 - 人工智能(AI)
动手学机器 学习
...第一部分为机器学习基础，介绍了机器学习的概念、数学基础、思想方法和最简单的机器学习算法；第二部分为参数化模型，讲解线性模型、神经网络等算法；第三部分为非参数化模型，主要讨论支持向量机和决策树模型及其...
2023年发布
8.8
张伟楠
计算机 - 人工智能(AI)
自然语言处理 : 原理、方法与 应用
...书中主要内容包括预训练模型、文本分类、机器阅读理解、命名实体识别、文本生成、模型蒸馏与剪枝及损失函数等知识。 书中包含大量应用示例，不仅可以学会理论知识还可以灵活应用。书中示例基于Linux与PyTorch环境开发...
2023年发布
暂无
王志立
科学（综合） - 科普
永不停歇的时钟：机器 、生命、能动性与 现代科学的形成
...现代科学的一个基础原则是，科学解释不能将意志或能动性赋予自然现象，我们不会说岩石掉落是因为要寻找地心，水蒸气上升是因为要靠近天空。自 17 世纪中期机械论作为现代科学的核心范式以来，整个世界被视为一台机器...
2023年发布
8.5
[美] 杰西卡·里斯金
计算机 - 数据库
Python金融大数据挖掘与 分析：全流程详解
...财会等专业的师生，以及具备一定计算机编程基础，又希望投身金融行业的读者，本书也是不错的参考读物。金融从业者每天都要与海量的数据打交道，如何从这些数据中挖掘出需要的信息，并进行相应...
2019年发布
7.7
王宇韬，房宇亮，肖金鑫 等 著
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