基于Python的因果推断 计算机-编程-语言-Python
[巴西] 马修斯 法库尔(Matheus Facure)
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¥64.00定价：¥128.00 (5折)
编辑推荐 仿真和合成是未来人工智能和机器学习的核心部分。试想程序员、数据科学家和机器学习工程师无需汽车就能开发自动驾驶汽车的大脑，该是多么了不起的成就。用仿真技术合成人造数据，训练传统机器学习模型，可摆脱对真实世界信息的依赖。这一切才刚刚开始。 这本实用宝典将带你探索基于仿真和合成的机器学习和人工智能，重点介绍两大技术在强化学习和模仿学习中的应用。人工智能和机器学习受数据驱动的趋势日益明显。仿真技术不仅强大，而且魅力无穷，有望释放两者的全部潜能。 专家推荐 当今时代，数据需求旺盛，数据获取却不易。创建高保真仿真环境，跟开展更强大的研究和开发机器学习应用之间的联系，比以往更紧密。本书是机器学习研究员和Unity开发者进入这一领域的敲门砖。 Dominic Monn 机器学习工程师
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金融机器学习和数据科学实践 本书不仅介绍监督学习、无监督学习和强化学习三大类机器学习技术和自然语言处理技术相关概念，还通过20个案例来详细介绍它们在金融领域的应用。
今后几年，机器学习和数据科学将在金融业掀起巨变。对冲基金、投资和零售银行、金融科技从业者可从本书学到金融业核心机器学习算法。本书不仅介绍监督学习、无监督学习和强化学习三大类机器学习技术和自然语言处理（NLP）技术相关概念，还通过近20个案例研究，详细介绍它们在金融领域的应用。 本书涵盖投资组合管理、算法交易、衍生品定价、欺诈检测、资产价格预测、情感分析和聊天机器人开发等主題，不论你是分析师、交易员、研究员或开发者，总有适合你深入学习的内容。本书将带你探究真实问题，学习科学可靠的解决方案。重点代码详细解读，并佐以示例。本书代码库更配有完整代码和运行结果，钻研、运行代码和比对结果更便捷。
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基于PyTorch的深度学习 本书介绍使用PyTorch 的深度学习编程，创建和部署深度学习应用。
我们需要进一步了解深度学习，这种机器学习方法每时每刻都在改变我们周围的世界。通过这本实用的指南，你会快速了解使用Facebook开源Pytorch框架的核心理念，并掌握创建你自己的神经网络所需的*技术。 本书介绍了如何在一个基于云的环境中部署PyTorch，然后讲解了如何创建便于图像、声音和文本操作的神经网络架构，并且深入地研究了架构的各个元素。还介绍了对图像应用迁移学习、调试模型，以及在生产环境中使用PyTorch的一些重要概念。
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这本关于深度学习的书还将指导你完成对非监督数据的异常检测，并帮助你有效地在分布式系统中建立神经网络。除此之外，你还将学习如何从Keras导入模型以及如何在预训练的DL4J模型中更改配置。后，你将探索DL4J中的基准测试并优化神经网络以获得结果。 学习完本书，你将掌握如何在Java中使用DL4J构建健壮的深度学习应用程序。
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生成建模是人工智能中*热门的话题之一。如今我们可以教机器绘画、写作和作曲，甚至在这些方面超越人类。机器学习工程师和数据科学家可以通过本书的学习，掌握如何构建*的生成式深度学习模型，例如变分自动编码器、生成对抗网络（GAN）、编码器-解码器模型，以及世界模型等。 本书的作者在书中介绍了各项技术的内部工作原理，从*基础的使用Keras构建深度学习模型开始，深入浅出地介绍了该领域*的算法。你可以通过书中的技巧和窍门，学习如何构建能够更有效地学习以及更具创造力的模型。
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基于深度学习的生命科学 本书概述了深度学习在生命科学许多领域的应用，包括在遗传学、药物发现以及医学诊断中的应用
深度学习在许多领域已经取得了令人瞩目的成就。而今，它正在整个科学界特别是生命科学界掀起波澜。本书是一本注重实际操作的书，为开发者和科学研究者讲述了如何在基因组学、化学、生物物理学、显微镜学、医学分析及其他领域中应用深度学习。 本书是对科学界的宝贵贡献。 PrabhatNERSC、Lawrence Berkeley国家实验室数据和分析服务团队负责人 本书是一本优秀的高水平著作，提供了特定技术的切入点，和对基础科学的讨论。 C.Titus Brown UC,Davis副教授深度学习算法擅长于识别和利用大型数据集中的模式。本书概述了深度学习在生命科学许多领域的应用，包括在遗传学、药物发现以及医学诊断中的应用。
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机器学习常用算法速查手册 用Python处理结构化数据，本书代码经过精心剪裁，长度适中，以便你灵活将其运用到自己的项目中。
本书以详细的授课笔记、表格和示例，帮助你掌握Python机器学习基础知识，学习建模处理结构化数据。你参加相关培训时，可将这份宝贵的学习指南作为补充材料，你开始下一个机器学习项目时，可将其作为便捷的参考资源。 本书适合程序员、数据科学家和AI工程师，它不仅综述了机器学习的全过程，还带你了解了结构化数据处理的全过程。从本书中，你将学到分类、回归、降维和聚类等多个主题的相关方法。
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深度学习实战 本书将教你如何使用实际操作逐步构建云端、移动端、浏览器和边缘设备上的深度学习实际应用程序。
无论你是一个渴望进入人工智能领域的软件工程师，还是一位资深的数据科学家，又或是一个梦想着制造下一个流行的AI软件的爱好者，你可能都想知道如何开始深度学习。本书将教你如何使用实际操作逐步构建云端、移动端、浏览器和边缘设备上的深度学习实际应用程序。 凭借多年将深度学习研究转化为获奖应用的行业经验，本书作者指导你将想法转化为人们可以实际应用的东西。
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机器学习与安全 为解决一系列安全问题提供了一个机器学习算法工具箱
机器学习技术能够解决计算机安全问题并*终结束攻击者和防御者之间那种 猫和老鼠 的游戏吗？或只是一种希望的炒作吧？有关这个问题你可以通过对该项技术的潜心研究，自己给出答案。借助本书，寻求将机器学习应用于诸如入侵检测恶意软件分类和网络分析等安全问题的方法。 本书的两位机器学习和安全专家为讨论这两个领域的密切结合给出了一个构架，并为解决一系列安全问题提供了一个机器学习算法工具箱。本书对安全工程师和数据研究人员十分有用。
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随着深度神经网络（DNN）在实际应用中日益普遍，攻击者可在不引起人警觉的情况下，构造数据蓄意 欺骗 深度神经网络，这种新型攻击向量（攻击手段）威胁到以深度神经网络为核心算法的人工智能系统的安全。本书紧贴实际，考察了深度神经网络算法的多种真实应用场景，如图像、音频和视频数据处理。 本书作者探讨了对抗性攻击的意图，分析了对抗性输入对人工智能系统的威胁，并考察了现有对抗性攻击和防御方法，为增强深度神经网络，使其健壮应对对抗性攻击，做了诸多有益的探索。如果你是数据科学家，正在开发深度神经网络算法，或是安全架构师，有意提升人工智能系统应对攻击的能力，又或是对人工和生物感知的差异感兴趣，那么本书正是为你而写的。
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Python算法交易 (德)伊夫·希尔皮斯科 中国电力出版社 【新华书店正版图书】 正版全新书籍 正规发票 多仓就近发货 关注店铺可享店铺优惠！
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人工神经网络原理及其应用,陈允平,中国电力出版社,9787508310251
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创客训练营 智能硬件ESP32应用技能实训 肖明耀 陈俊雄 中国电力出版社9787519868468 开发应用程序设计编
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