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1、封面介绍2、出版时间2020年12月3、推荐理由适读人群 :想要对机器学习进行深入学习的相关人士;想要对概率统计进一步深入系统地学习的学生和业内人士;金融量化等数据分析行业的从业者;理工科专业高年级本科生和研究生。(1)作者是资深AI技术专家,毕业于清华大学;(2)内容围绕机器学习核心算法涉及的概率统计知识展开;(3)加强基础知识与常用算法、应[...]

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1、封面介绍2、出版时间2021年2月3、推荐理由《Python深度学习》由Keras之父、现任Google人工智能研究员的Franc.ois Chollet执笔,详尽展示了用Python、Keras、TensorFlow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。在学习完本书后,读者将了解深度学习、机器学习和神经网络的[...]

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1、封面介绍2、出版时间2019年6月3、推荐理由目前市面上有关深度学习介绍的书籍大多可分两类,一类侧重方法介绍,另一类侧重实践和深度学习工具的介绍。本书同时覆盖方法和实践。本书不仅从数学的角度阐述深度学习的技术与应用,还包含可运行的代码,为读者展示如何在实际中解决问题。为了给读者提供一种交互式的学习体验,本书不但提供免费的教学视频和讨论区,而且提[...]

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1、封面介绍2、出版时间2020年4月3、推荐理由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。分为机器学习基础:第1章是绪论,介绍人工智能、机器学习、深度学习的概要,使读者全[...]

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1、封面介绍2、出版时间2018年3月3、推荐理由《21个项目玩转深度学习——基于TensorFlow的实践详解》以实践为导向,深入介绍了深度学习技术和TensorFlow框架编程内容。 通过本书,读者可以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[...]

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1、封面介绍2、出版时间2022年1月3、推荐理由《联邦学习原理与应用》既是关于联邦学习技术和实践方法的介绍,又是关于联邦学习在业界,特别是金融科技行业应用实践的案例展示。第1章介绍联邦学习的发展背景和历程,以及金融业中数据共享的机遇和挑战。第2章~第5章介绍不同类型的机器学习方法在联邦学习模式下的实现,以及关键算法原理。第6章介绍联邦学习开源框架[...]

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我一直把创业当做一道数学题来看待,不仅要获得成功,更要明白它背后的原理。理想很美好,但是现实很残酷,正是抱着这样的想法,导致我在某些方面思维受限,甚至走了很大的弯路。想起创业之路的曲折和坎坷,不免内心唏嘘不已!幸好,我坚持了下来,从而获得了巨大的突破。我知道,一旦我创业成功,最终会成为一个名副其实的应用数学家。我是一个实干家,希望做点实事,希望对国[...]

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1、问题描述AttributeError: module 'matplotlib' has no attribute 'plot'2、原因分析导入包时候是这样写的:import matplotlib as plt应该改成:import matplotlib.pyplot as plt

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1、封面介绍2、适合人群本书特色鲜明、内容易读易学,适合人工智能相关领域和对该领域感兴趣的读者阅读,也适合高校计算机专业的教师和学生参考。3、推荐理由作为计算机科学的一个分支,人工智能主要研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统,涉及机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等方向。本书包括引言、基础知识、基于知识[...]

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为了答谢各位读者对本站的支持,站长决定开启一门公开课:《深度学习之优化算法公开课》从本质上来说,机器学习/深度学习 = 特征处理 + 优化算法。作为机器学习和深度学习中十分重要的一环,优化算法受到了极大的关注。好的优化算法可以更好的、更快的找到目标模型。掌握好各种优化算法是一个AI从业者的基本功,所以站长开启了关于优化算法的公开课。公开课目前在筹备[...]

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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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