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深度学习框架PyTorch 入门与实践
陈云编著2018 年出版290 页ISBN：9787121330773本书主要分为10部分内容。第1章：PyTorch概述，第2章：PyTorch快速，第3章：PyTorch核对象：Tenosr和Variable,第4章：PyTorch神经络具箱，第5章：PyTorch常具模块，第6章：PyTorch实战指南，第7章：Example之ImageNet，第8章：Example之G...
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深度学习 入门与实践
龙飞，王永兴著2017 年出版189 页ISBN：9787302482789本书是一本关于深度学习的入门读物，阐述了深度学习的发展历程、相关基本概念和工作原理。介绍了两个当前流行的深度学习工具：Caffe和TensorFlow。初步探讨了强化学习的基本原理和应用。为了能让初学者快速上...
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Spark MLlib机器学习实践
王晓华著2015 年出版176 页ISBN：9787302420422本书分为12章，详细介绍Spark MLLib大数据处理和分析的方法和技巧。本书从Spark基础开始，依次介绍MLLib基础，MLLib中RDD详解，MLLib基本概念，协同，过滤算法，线性回归，分类，决策树与保序回归，聚类，关联规则，数据降维，特......
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深度学习算法实践 基于Theano和TensorFlow
闫涛，周琦编著2018 年出版570 页ISBN：9787121337932系统介绍深度学习算法发展情况，以Theano平台为基础，实现当前流行的深度学习算法，包括：卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）、自动编码机（SdA）、受限波兹曼机（RBM）、深度信念网络（DBN），并以MNIST手写数字识别......
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机器学习实践：测试驱动的开发方法
（美）Matthew Kirk著；段菲译2015 年出版188 页ISBN：9787115396181本书面技术开发人员、CTO和咨询顾问人员，介绍了机器学习的基本原理，涵盖了测试驱动的机器学习、机器学习概述、K近邻分类、朴素贝叶斯分类、隐马尔科夫模型、支持向量机、神经网络、聚类、核岭回归、模型改进...
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Visual C++数字图像处理开发入门与编程实践
左飞，万晋森，刘航编著2008 年出版642 页ISBN：7121057093本书以Visual C++程序设计为出发点，以数字图像处理理论为框架，综合了设备无关位图、图形设备接口和开源计算机视觉类库等三大技术，并穿插上百个典型实例和十余个综合实例，全面系统地讲述了在Visual C++环境下进...
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PyTorch机器学习从入门到实战
孙琳等编著2018 年出版190 页ISBN：9787111610458近年来，基于深度学习的人工智能掀起了一股热潮。本书是一本使用PyTorch深度学习框架的入门图书，从深度学习原理入手，由浅入深地阐述深度学习中的神经网络、深层神经网络、卷积神经网络、自编码器、循环神经网...