学习的升级 - 第6页
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计算机 - 人工智能(AI)
深度学习 的 数学
...神经网络所需的数学基础知识；第3章介绍神经网络的最优化；第4章介绍神经网络和误差反向传播法；第5章介绍深度学习和卷积神经网络。书中使用Excel进行理论验证，帮助读者直观地体验深度学习的原理...
2019年发布
4
涌泉良幸
计算机 - 人工智能(AI)
强化学习 的 数学原理
...实现。本书不要求读者具备任何关于强化学习的知识背景，仅要求读者具备一定的概率论和线性代数的知识。如果读者已经具备强化学习的学习基础，本书可以帮助读者更深入地理解一些问题并提供新的视角...
2024年发布
9.4
赵世钰
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 - 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
自助、关系与生活方式 - 个人成长与启发
反向学习 ：学习 力的 五项修炼
...p> 模式化学习：新手只看到碎片，而专家看到模式。 深层迁移：举一反三，把提炼出的模式用到新的情境之中。 作者为深层迁移提供了一个简单而实用的学习工具——四问学习法，包括四个问题...
2025年发布
8.2
刘澜
计算机 - 深度学习
深度学习 ：智能时代的 核心驱动力量
...繁荣得以实现的主流技术。经过深度学习训练的计算机，不再被动按照指令运转，而是像自然进化的生命那样，开始自主地从经验中学习。 本书作者特伦斯·谢诺夫斯基是全球人工智能十大科学家之一、深度学习先驱及...
2019年发布
7.5
[美] 特伦斯·谢诺夫斯基
计算机 - 人工智能(AI)
白话机器学习 的 数学
...和她朋友美绪的对话，结合回归和分类的具体问题，逐步讲解了机器学习中实用的数学基础知识。其中，重点讲解了容易成为学习绊脚石的数学公式和符号。同时，还通过实际的 Python 编程讲解了数学公式的应用...
2020年发布
8.5
[日] 立石贤吾
自助、关系与生活方式 - 个人成长与启发
如何高效学习 ：1年完成麻省理工4年33门课程的 整体性学习 法
...本书就是对他学习方法的全面介绍，其中包括整体性学习策略的核心思想和具体技术，详细介绍了快速阅读法、流笔记法、比喻法、内在化等七大方法，并为高效学习提供了从生活到时间管理的整体解决方案...
2013年发布
7.3
[加] 斯科特·扬
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
...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图像和文本，进行时间序列预测、搭建机器翻译引擎，训练机器玩游戏。全书共包含21 个项目，分为深度卷积网络、RNN网络、深度强化学习三部分...
2018年发布
6
何之源
计算机 - 编程
Python深度学习 实战：75个有关神经网络建模强化学习 与迁移学习 的 解决方案
...自上而下和自下而上的方法来展示针对不同领域实际问题的深度学习解决方案，包括图像识别、自然语言处理、时间序列预测和机器人操纵等。还讨论了采用诸如TensorFlow、PyTorch、Keras和CNTK等流行的深度学习开源框架用于实际问题的解决方案及其...
2018年发布
暂无
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