Python机器学习 数据分析与评分卡建模 微课版

这本书是一本入门书，也是一本提高书，它提炼总结了作者从python小白到python建模工程师的历程；如果你有志于进入数据分析/建模领域，它一定会让你惊喜。书中的代码你可以直接用，具有很高的可移植性。通读它，学会它，....

深度学习基础与实践

本书既覆盖足够的理论，又提供足够的实践，旨在让读者能够构建生产级别的深度学习工作流。本书前4章介绍深度学习概念、神经网络基础知识、深层网络是如何从神经网络演变而来的、4个主流的深层网络的架构。第5...

当代机器深度学习方法与应用研究

本书对当前最新的深度学习方法及应用进行了全面的概述，涵盖了自动语音识别（ASR）、计算机视觉、语言建模、文本处理、多模态学习以及信息检索等方向，能使读者对机器深度学习领域进行广泛而深入的了解，对有志于了...

深度学习实践 基于Caffe的解析

本书主要介绍Caffe的技术原理和一些高级使用技巧，首先介绍深度学习的趋势和业内动态，然后介绍Caffe的基础知识。在理解了Caffe算法的基础上，介绍Caffe的技术原理和特点，包括数学知识和设计知识。最后介绍Caffe...

深度学习

本书是深度学习的入门教材，系统地介绍了深度学习的基本概念与实战应用，包括深度学习在图像、语音、文本方向的应用，以及前沿发展等。本书分为10章，大致为3个部分：第1部分（1-3章）介绍深度学习的基础知识。第2部分.....

动手学深度学习

本书不仅阐述深度学习的算法原理，还演示它们的实现和运行。本书共分3个部分：第一部分介绍深度学习的背景，提供预备知识，并包括深度学习最基础的概念和技术；第二部分描述深度学习计算的重要组成部分，还解释近年......

深度学习 上

深度学习是当前人工智能的引领技术，是引发新一轮人工智能热潮的原动力。本书从模型、算法、原理等角度全面介绍深度学习技术，包括近两年最新成果。全书由三大部分组成。第一部分是机器学习和神经网络基础，包括...

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深度学习框架PyTorch 入门与实践

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...

深度学习基础 影印版

随着神经网络在21世纪重振旗鼓，深度学习已成为极其活跃的研究领域，为现代机器学习开辟了道路。在这本实用书籍中，作者Nikhil Buduma提供清晰的解释以引导你学完这个复杂领域的主要概念。Google、微软和Faceboo...