2021年10月


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1、封面介绍2、出版时间2021年6月3、推荐理由零基础读者应如何快速入门机器学习?数学基础薄弱的读者应如何理解机器学习中的数学原理?这些正是本书要解决的问题。本书从数学基础知识入手,通过前3章的介绍,帮助读者轻松复习机器学习涉及的数学知识;然后,通过第4-第13章的介绍,逐步讲解机器学习常见算法的相关知识,帮助读者快速入门机器学习;后,通过第14[...]

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1、封面介绍2、出版时间2021年8月3、推荐理由《Python计算机视觉与深度学习实战》立足实践,从机器学习的基础技能出发,深入浅出地介绍了如何使用 Python 进行基于深度学习的计算机视觉项目开发。开篇介绍了基于传统机器学习及图像处理方法的计算机视觉技术;然后重点就图像分类、目标检测、图像分割、图像搜索、图像压缩及文本识别等常见的计算机视觉项[...]

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1、封面介绍2、出版时间2021年9月3、推荐理由本书的编程语言以MATLAB为主,分别从学习方式和理论知识两个方面来对机器学习(实现人工智能的方法)的算法进行分类介绍。通过阅读本书,读者可以对人工智能的子集——机器学习形成一个系统、全面、完整的认识,并且在今后的研究工作中逐步拓展,*终形成自己的体系。全书共6篇,分别为特征处理算法、分类和聚类算法[...]

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1、封面介绍2、出版时间2020年5月3、推荐理由周志华老师的《机器学习》(俗称“西瓜书”)是机器学习领域的经典入门教材之一。本书(俗称“南瓜书”)基于Datawhale 成员自学“西瓜书”时记下的笔记编著而成,旨在对“西瓜书”中重难点公式加以解析,以及对部分公式补充具体的推导细节。全书共16 章,与“西瓜书”章节、公式对应,每个公式的推导和解析都[...]

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1、封面介绍2、出版时间2021年3月3、推荐理由自早期以来,神经网络就一直是人工智能的支柱。现在,令人兴奋的新技术(例如深度学习和卷积)正在将神经网络带入一个全新的方向。在本书中,我们将演示各种现实世界任务中的神经网络,例如图像识别和数据科学。我们研究了当前的神经网络技术,包括ReLU 激活、随机梯度下降、交叉熵、正则化、Dropout 及可视化[...]

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1、封面介绍2、出版时间2021年4月3、推荐理由近年,人工智能热潮席卷而来。本书以图解的方式网罗了人工智能开发的基础知识,内容涉及机器学习、深度学习、强化学习、图像和语音的模式识别、自然语言处理、分布式计算等热门技术。全书以图配文,深入浅出,是一本兼顾理论和技术的人工智能入门教材。旨在帮助读者建立对人工智能技术的整体印象,为今后深入探索该领域打下[...]

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1、封面介绍2、出版时间2021年6月3、推荐理由《人工智能通识课》纵贯人工智能技术在全球 70 多年的发展历史,综合逻辑学派和神经网络学派的主流观点,系统介绍了人工智能各种算法的起源与演进过程,以及人工智能技术在消费者行为分析、机器人、自动驾驶、医疗等方面的应用实践,使读者可以全面了解人工智能领域的真实现状,及其给人类社会带来的技术、哲学乃至艺术[...]

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1、封面介绍2、出版时间2021年01月3、推荐理由这是一本权威的人工智能从入门到精通的读本从人工智能的发展之路说起,结合丰富的应用与实战实例,详细阐述了Python入门、人工智能数学基础、手工打造神经网络、TensorFlow与PyTorch、卷积神经网络、目标分类、目标检测、图像语义分割、循环神经网络、自然语言处理、生成对抗网络、强化学习等行业[...]

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1、封面介绍2、出版时间2021年8月3、推荐理由本书从工业界一线算法工作者的视角,对深度强化学习落地实践中的工程经验和相关方法论做出了深度思考和系统归纳。本书跳出了原理介绍加应用案例的传统叙述模式,转而在横向上对深度强化学习落地过程中的核心环节进行了完整复盘。主要内容包括需求分析和算法选择的方法,动作空间、状态空间和回报函数设计的理念,训练调试和[...]

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1、封面介绍2、出版时间2021年6月3、推荐理由深度强化学习结合深度学习与强化学习算法各自的优势解决复杂的决策任务。得益于 DeepMind AlphaGo 和 OpenAI Five 成功的案例,深度强化学习受到大量的关注,相关技术广泛应用于不同的领域。本书分为三大部分,覆盖深度强化学习的全部内容。第一部分介绍深度学习和强化学习的入门知识、一些[...]

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大家好,我是站长飞燕。本站上线数年有余,为技术爱好者无偿提供了若干PDF电子书,感谢大家的支持!来北京的最初几年时间里,住着租的房子,每次搬家的时候,面对着很多的书,我就有点发愁,扔的话有点舍不得,搬的话有点费事,当时我就想,这些书要是变成PDF电子书就好了。后来,买了房子,由于家离公司比较远,从丰台边角到软件园,路上差不多得花费2个小时,电子书就[...]

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