学习的升级 - 第8页
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计算机 - 人工智能(AI)
统计学习 方法
...了一些相关研究，给出了少量习题，列出了主要参考文献．本书是统计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，也可供从事计算机应用相关专业的研发人员参考...
2012年发布
8.9
李航
计算机 - 人工智能(AI)
深度学习 入门5：生成模型
...和机器学习的概念，它们是深度学习的预备知识；第 2 部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术；第 3 部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法，它们被公认为是深度学习未来的研究重点...
2017年发布
9.8
[美] 伊恩·古德费洛 等
计算机 - 人工智能(AI)
图解机器学习
...得当，为读懂大部头开路。角度新颖基于最小二乘法讲解各种有监督学习的回归和分类算法，以及无监督学习算法。实战导向配有可执行的 MATLAB 程序代码，边学习边实践。
2015年发布
6.1
杉山将
计算机 - 人工智能(AI)
图解深度学习
...玻尔兹曼机、自编码器、泛化能力的提高等。此外，还介绍了包括 Theano、Pylearn2、Caffe、DIGITS、Chainer 和 TensorFlow 在内的深度学习工具的安装和使用方法。 本书图例丰富，清晰直观，适合所有对深度学习感兴趣的读者阅读。
2018年发布
7.3
[日] 山下隆义
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
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