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本书全面介绍了深度学习及计算机视觉中*基础的知识,并结合*常见的应用场景和大量实例,带领读者进入丰富多彩的计算机视觉领域。作为一本“原理+实践”教程,本书在讲解原理的基础上,通过有趣的实例带领读者一步步亲自动手,不断提高动手能力,而不是枯燥和深奥原理的堆砌。 全书共13章,分为2篇。第1篇基础知识,介绍了人工智能发展历程、计算机视觉概要、深度学习和计算机视觉中的基础数学知识、神经网络及其相关的机器学习基础、卷积神经网络及其一些常见结构,后对*前沿的趋势进行了简单探讨。第2篇实例精讲,介绍了Python基础、OpneCV基础、*简单的分类神经网络、图像识别、利用Caffe做回归、迁移学习和模型微调、目标检测、度量学习和图像风格迁移等常见的计算机视觉应用场景。本书从第5章开始包含很多有趣和实用的代码示例。从第7章开
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机器学习:从公理到算法 于剑 著 清华大学出版社 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
《机器学习:从公理到算法(中国计算机学会学术著作丛书)》是一本基于公理研究学习算法的书。共17章,由两部分组成。第一部分是机器学习公理以及部分理论演绎,包括第1、2、6、8章,论述学习公理以及相应的聚类、分类理论。第二部分关注如何从公理推出经典学习算法,包括单类、多类和多源问题。第3~5章为单类问题,分别论述密度估计、回归和单类数据降维。第7、9~16章为多类问题,包括聚类、神经网络、K近邻、支持向量机、Logistic回归、贝叶斯分类、决策树、多类降维与升维等经典算法。最后第17章研究了多源数据学习问题。 《机器学习:从公理到算法(中国计算机学会学术著作丛书)》可以作为高等院校计算机、自动化、数学、统计学、人工智能及相关专业的研究生教材,也可以供机器学习的爱好者参考。
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