2020年6月


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近期Github开源了一款基于Python开发,名为Textshot的截图工具,刚开源不不久已经800+Star。项目链接:https://github.com/ianzhao05/textshot相对于大多数OCR工具复杂工程、差强人意的效果,Textshot具有明显的优势:项目简单和技术点丰富项目简单Textshot整个项目只有1个Python[...]

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1、封面介绍2、出版时间2020年5月3、推荐理由将深度学习方法应用于各种自然语言处理任务,可以让你的算法在速度和准确性方面提升到一个全新的水平。本书首先介绍自然语言处理领域的基本构件,接着介绍使用最先进的神经网络模型可以解决的问题。深入研究各种神经网络架构及其特定的应用领域将有助于你理解如何选择最佳模型来满足你的需求。随着学习的深入,你将学到卷积[...]

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1、封面介绍2、出版时间2019年12月3、推荐理由自然语言处理技术在构建智能社会中发挥越来越重要的作用。《Python自然语言处理与开发》介绍如何学习和使用流行的Python编程语言开发自然语言处理应用。主要内容包括面向自然语言处理开发的Python编程语言入门,使用Python开发中文分词,实现Word文档自动校对基础,文本相似度计算和排重的原[...]

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1、封面介绍2、出版时间2019年11月3、推荐理由《文本情感分析》全面介绍了文本情感分析领域的主要研究问题,包括情感词典自动构建,主客观分类,篇章、句子、属性等不同层级的情感分类,跨领域情感分类,跨语言情感分类,情绪分析理论和情绪分类,以及结合情感的文本摘要与观点检索研究等。同时,还对情感分析与观点挖掘研究领域的公开资源进行了整理与归纳。《文本情[...]

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1、封面介绍2、出版时间2020年6月3、推荐理由为了帮助广大爱好自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)技术的读者朋友入门此领域,本书阐述了自然语言处理概况、领域应用、相关处理工具包、相关的机器学习及深度学习模型、文本预处理及文本表征等基础知识,以及具体的自然语言处理任务,包括文本分类、关系抽取、知识图谱、文本摘[...]

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1、课程介绍本在线视频课程基本涉及了所有机器学习要用到的数学问题2、出版时间2016年3、推荐理由七月在线的课程质量,仁者见仁智者见智,众说纷纭吧。4、观看链接https://www.bilibili.com/video/BV1b4411H7sE

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1、封面介绍2、出版时间2018年8月3、推荐理由人工智能技术正以一种超快的速度深刻地改变着我们的生活,引导了第四次工业革命。美团作为国内O2O领域领先的服务平台,结合自身的业务场景和数据,积极进行了人工智能领域的应用探索。在美团的搜索、推荐、计算广告、风控、图像处理等领域,相关的人工智能技术得到广泛的应用。本书包括通用流程、数据挖掘、搜索和推荐、[...]

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1、封面介绍2、出版时间2019年6月3、推荐理由《大话Python机器学习》从机器学习的基础知识讲起,全面、系统地介绍了机器学习算法的主要脉络与框架,并在每个算法原理、应用等内容基础上,结合Python编程语言深入浅出地介绍了机器学习中的数据处理、特征选择、算法应用等技巧,是一本兼具专业性与入门性的Python机器学习书籍。《大话Python机器[...]

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1、封面介绍2、出版时间2020年1月3、推荐理由《Python机器学习实战案例》基于 Python语言,实现了10个典型的实战案例,其内容涵盖了机器学习的基础算法,主要包括统计学习基础、分类、贝叶斯网络、文本分析、图像处理等机器学习理论。4、下载链接见文末网站公告。

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1、封面介绍2、出版时间2020年1月3、推荐理由近年来机器学习是一个热门的技术方向,但机器学习本身并不是一门新兴学科,而是多门成熟学科(微积分、统计学与概率论、线性代数等)的集合。其知识体系结构庞大而复杂,为了使读者朋友能够把握机器学习的清晰的脉络,本书尽可能从整体上对机器学习的知识架构进行整理,并以Sklearn和Keras等机器学习框架对涉及[...]

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1、封面介绍2、出版时间2020年1月3、推荐理由人工智能的核心是机器学习。《机器学习精讲》囊括机器学习的精髓,系统而精炼地讲解机器学习的基本原理。本书英文版一经推出,就长期位于美国机器学习图书排行榜领先位置,并获得4.5星好评。《机器学习精讲》包含了监督和非监督学习、支持向量机、神经网络、集成算法、梯度下降、聚类分类、降维、自编码器、迁移学习、特[...]

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1、封面介绍2、出版时间2020年1月3、推荐理由适读人群:1、机器学习与人工智能方向的从业者2、XGBoost应用开发人员3、机器学习、数据挖掘研究方向的学生4、机器学习或开源软件爱好者《深入理解XGBoost:高效机器学习算法与进阶》以机器学习必会知识做铺垫,深入剖析XGBoost的原理、分布式实现、深度应用、模型选择与优化等。第1~3章使读者[...]

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1、封面介绍2、出版时间2018年1月3、推荐理由适读人群 :本书适合对机器学习感兴趣的各类读者阅读,包括相关专业的大学生或研究生,研究人员,工程技术人员和企业技术管理人员阅读参考。不可不读的机器学习面试宝典!微软全球执行副总裁、美国工程院院士沈向洋,《浪潮之巅》《数学之美》作者吴军,《计算广告》作者、科大讯飞副总裁刘鹏,联袂推荐!人工智能几起几落[...]

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1、封面介绍2、出版时间2019年11月3、推荐理由《机器学习中的数学》是一本系统介绍机器学习中涉及的数学知识的入门图书,本书从机器学习中的数学入门开始,以展示数学的友好性为原则,讲述了机器学习中的一些常见的数学知识。机器学习作为人工智能的核心技术,对于数学基础薄弱的人来说,其台阶是陡峭的,本书力争在陡峭的台阶前搭建一个斜坡,为读者铺平机器学习的数[...]

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1、封面介绍2、出版时间2020年6月3、推荐理由机器学习领域著名学者周志华教授领衔的南京大学LAMDA团队四位教授合著。系统梳理机器学习理论中的七大重要概念或理论工具,并给出若干分析实例。机器学习理论内容浩瀚广博,旨在为机器学习理论研究的读者提供入门导引。本书旨在为有志于机器学习理论学习和研究的读者提供一个入门导引。在预备知识之后,全书各章分别聚[...]

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