深入浅出神经网络与深度学习 - 第2页
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计算机 - 机器学习
深入 理解XGBoost：高效机器学习 算法与 进阶
...模型优化、深度应用等。 第 1～3 章使读者对机器学习算法形成整体认知，了解如何优化模型以及评估预测结果，并熟悉常用机器学习算法的实现原理和应用，如线性回归、逻辑回归、决策树、神经网络、支持向量...
2020年发布
7.3
何龙
计算机 - 编程
深入浅出 Python量化交易实战
...使用时下热门的深度学习技术，向读者介绍了多层感知机、卷积神经网络，以及长短期记忆网络在量化交易方面的前瞻性应用。 本书没有从Python基础语法讲起，对于传统交易策略也只是一带而过，直接将读者带入机器学习的世界...
2021年发布
5.8
段小手
计算机 - 计算机科学
机器学习 算法的数学解析与 Python实现
...机器学习基本概念及工具，然后从概念、原理、Python实现、应用场景几个方面，详细剖析机器学习中主要的算法，如线性回归算法、Logistic回归算法、KNN算法、朴素贝叶斯算法、决策树算法、支持向量机算法、K-means聚类算法、神经网络、集成学习方法...
2020年发布
8
莫凡
计算机 - 计算机科学
程序员的数学（第2版）
...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基础知识，内容涉及感知器、损失函数、梯度下降法和神经网络，旨在带领读者走进机器学习的世界。
2020年发布
10
结城浩
计算机 - 计算机科学
21个项目玩转深度 学习 ：基于TensorFlow的实践详解
...项目玩转深度学习：基于TensorFlow 的实践详解》以实践为导向，深入介绍了深度学习技术和TensorFlow 框架编程内容。通过本书，读者可以训练自己的图像识别模型、进行目标检测和人脸识别、完成一个风格迁移应用，还可以使用神经网络生成...
2018年发布
6
何之源
计算机 - 人工智能(AI)
深度 学习 高手笔记（卷1）：基础算法
...第一篇主要介绍深度学习在计算机视觉方向的一些卷积神经网络，从基础骨干网络、轻量级 CNN、模型架构搜索 3 个方向展开，介绍计算机视觉方向的里程碑算法；第二篇主要介绍深度学习在自然语言处理方向的重要突破，包括...
2022年发布
8.7
刘岩
计算机 - 人工智能(AI)
人工智能简史（第2版）
...的发展史，几乎覆盖人工智能学科的所有领域，包括人工智能的起源、自动定理证明、专家系统、神经网络、自然语言处理、遗传算法、深度学习、强化学习、超级智能、哲学问题和未来趋势等，以宏阔的视野和生动的语言，对人工智能进行了全面回顾和深度点评...
2021年发布
7
尼克（Nick）
计算机 - 人工智能(AI)
面向机器智能的TensorFlow实践
...详细的安装指南。第二部分（第3~4章）深入介绍TensorFlow API的基础知识和机器学习基础。第三部分（第5~6章）探讨如何用TensorFlow实现高级深度模型，涉及卷积神经网络（或CNN）模型和循环神经网络（或RNN）模型。第四部分...
2017年发布
6.4
[美] 山姆·亚伯拉罕（Sam Abrahams）
心理学 - 心理学理论与历史
心理学最佳入门 (原书第5版)
...前沿的认知神经科学，到人的毕生发展、心理障碍及治疗，全书涵盖心理学入门必学的 15 堂必修课，解析心理学学科概貌。包含丰富的特色专栏，内容更符合学生学习的兴趣与动机：批判式思考：从问题导向入手...
2021年发布
9.1
[美] 诺兰·怀特 等
计算机 - 软件工程
数据科学入门
...掌握如何收集、探索、清理、转换和操作数据；深入理解机器学习的基础；运用k-近邻、朴素贝叶斯、线性回归和逻辑回归、决策树、神经网络和聚类等各种数据模型；探索推荐系统、自然语言处理、网络分析、MapReduce和...
2016年发布
暂无
[美] 乔尔·格鲁斯（Joel Grus）
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