深度学习基础与概念 - 第2页
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计算机 - 编程
C Primer Plus 中文版(第6版)2020版
...学习。详细完整地讨论了C语言的基础特性和附加特性；清晰解释了使用C语言不同部分的时机，以及原因；通过简洁、简单的示例加强读者的动手练习，以帮助一次理解一两个概念...
2020年发布
9.4
[美] 史蒂芬·普拉达
计算机 - 深度学习
智能问答与 深度 学习
...意义和现状过度到自然语言处理与深度学习技术。第二章是机器学习基础，包括线性代数、概率论、信息论、统计学习、隐马尔可夫模型和条件随机场模型。第三章介绍自然语言处理，帮助大家入门自然语言处理。第四章讲解深度学习，包含基础内容前向传播网络...
2019年发布
6.6
王海良
计算机 - 计算机科学
模式识别与 机器学习
...首先介绍贝叶斯学习基础、逻辑回归、概率图模型基础、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...
2020年发布
暂无
孙仕亮
计算机 - 人工智能(AI)
深度 学习 入门：基于 Python的理论与 实现
《深度学习入门：基于Python的理论与实现》又称“鱼书”，是深度学习真正意义上的入门书，深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python3，尽量不依赖外部库或...
2018年发布
10
斋藤康毅
计算机 - 深度学习
深度 学习 精粹与 PyTorch实践
...的方式，为你揭示这些原理，让你在理解和解释自己的工作时更加自信与从容。本书通过平实的语言解析、详尽的代码注释，以及数十个基于 PyTorch 框架的实战示例，逐步引导你探索深度学习的核心概念与实用工具...
2024年发布
暂无
[美] 爱德华·拉夫（Edward Raff）
计算机 - 人工智能(AI)
Python机器学习 （原书第3版）
...备受广大读者欢迎。与同类书相比，本书除了介绍如何用Python和基于Python的机器学习软件库进行实践外，还对机器学习概念的必要细节进行讨论，同时对机器学习算法的工作原理、使用方法以及如何避免掉入常见的...
2021年发布
暂无
［美］塞巴斯蒂安·拉施卡（Sebastian Raschka）
计算机 - 编程
JavaScript深度 学习
...客户端预测与分析、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...
2021年发布
8
蔡善清
计算机 - 人工智能(AI)
深度 学习 ：原理与 应用实践
...深度学习》由全球知名的三位专家 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括 3 个部分：第 1 部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念，它们是深度学习的预备...
2017年发布
4.3
[美] 伊恩·古德费洛 等
计算机 - 人工智能(AI)
鸢尾花书系列：从加减乘除到机器学习
...介绍统计学基础，帮助读者理解数据分析中的统计方法和思维。6. 数据有道讲解数据科学的基础，重点介绍数据收集、清洗和分析技巧。7. 机器学习深入讲解机器学习的核心概念与算法...
2025年发布
9.5
姜伟生
计算机 - 软件工程
面向对象分析与 设计（第3版）（2009）
...实际需要。《面向对象分析与设计(第3版)》通过大量例子说明了基本概念，解释了方法，并展示了在不同领域的成功应用。全书分为理论和应用两部分。理论部分深刻剖析了面向对象分析与设计(OOAD)的概念和方法。应用部分...
2009年发布
8.5
Grady Booch
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