摘要：
本书是深度学习领域的入门教材，系统地整理了深度学习的知识体系，并由浅入深地阐述了深度学习的原理、模型以及方法，使得读者能全面地掌握深度学习的相关知识，并提高以深度学习技术来解决实际问题的能力。 全书共15章，分为三个部分。 ·第一部分为机器学习基础：第1章是绪论，介绍人工智能、机器学习、深度学习的概 阅读全文
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PDF下载链接: https://pan.baidu.com/s/1EAeE_OVplLG7aVUlMXAPhQ 扫码关注如下微信公众号,回复 1100,即可获取提取码: 阅读全文
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本书由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦·肖莱（François Chollet）执笔，详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践，涉及计算机视觉、自然语言处理、生成式模型等应用。书中包含30多个代码示例，步骤讲解详细透彻。由于本书立足于人工智能的可达性和大众化 阅读全文
摘要：
《TensorFlow：实战Google深度学习框架》为使用TensorFlow深度学习框架的入门参考书，旨在帮助读者以更快、更有效的方式上手TensorFlow和深度学习。书中省略了深度学习繁琐的数学模型推导，从实际应用问题出发，通过具体的TensorFlow样例程序介绍如何使用深度学习解决这些问 阅读全文
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TensorFlow?是谷歌公司开发的深度学习框架，也是目前深度学习的主流框架之一。本书从深度学习的基础讲起，深入TensorFlow框架原理、模型构建、源代码分析和网络实现等各个方面。全书分为基础篇、实战篇和提高篇三部分。基础篇讲解人工智能的入门知识，深度学习的方法，TensorFlow的基础原理 阅读全文
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《TensorFlow实战》是由PPmoney大数据算法总监黄文坚和美国Uptake数据科学家唐源倾力原创的新书。本书是Google TensorFlow研发团队内部力荐的教程，两位作者均是TensorFlow开发者，其中唐源是TensorFlow研发团队的Committer。本书结合了大量代码实例 阅读全文
摘要：
深度学习是机器学习的一个子领域，其核心概念源自人工神经网络。这些网络模仿人脑中神经元的工作方式，通过多个层次对输入数据进行处理和转换，最终产生输出结果。深度学习的强大之处在于它能够从大量未标记或标记不完整的数据中自动提取有用的特征，而不需要人工进行特征工程。 TensorFlow是谷歌开发的一个开源 阅读全文
摘要：
资深大数据专家多年实战经验总结，拒绝晦涩，开启大数据与机器学习妙趣之旅。以降低学习曲线和阅读难度为宗旨，系统讲解统计学、数据挖掘算法、实际应用案例、数据价值与变现，以及高级拓展技能，并清晰勾勒出大数据技术路线与产业蓝图。本书共分18章。用通俗易懂的语言，结合大量案例与漫画，不枯燥，实用、接地气。第1 阅读全文
摘要：
本书收录了超过100道机器学习算法工程师的面试题目和解答，其中大部分源于Hulu算法研究岗位的真实场景。本书从日常工作、生活中各种有趣的现象出发，不仅囊括了机器学习的基本知识，而且还包含了成为优秀算法工程师的相关技能，更重要的是凝聚了笔者对人工智能领域的一颗热忱之心，旨在培养读者发现问题、解决问题、 阅读全文
摘要：
本书帮助那些希望用数学工具解决实际问题的人们，仅有的要求可能就是懂一点概率知识和程序设计。而贝叶斯方法是一种常见的利用概率学知识去解决不确定性问题的数学方法，对于一个计算机专业的人士，应当熟悉其应用在诸如机器翻译，语音识别，垃圾邮件检测等常见的计算机问题领域。可是本书实际上会远远扩大你的视野，即使不 阅读全文
