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深度学习是目前学术界和工业界都非常火热的话题,在许多行业有着成功应用。本书由Hulu的近30位算法研究员和算法工程师共同编写完成,专门针对深度学习领域,是《百面机器学习:算法工程师带你去面试》的延伸。全书内容大致分为两个部分,第一部分介绍经典的深度学习算法和模型,包括卷积神经网络、循环神经网络、图神经网络、生成模型、生成式对抗网络、强化学习、元学习、自动化机器学习等;第二部分介绍深度学习在一些领域的应用,包括计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、计算广告、视频处理、计算机听觉、自动驾驶等。本书仍然采用知识点问答的形式来组织内容,每个问题都给出了难度级和相关知识点,以督促读者进行自我检查和主动思考。书中每个章节精心筛选了对应领域的不同方面、不同层次上的问题,相互搭配,展示深度学习的“百
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Python与机器学习实战:决策树、集成学习、支持向量机与神经网络算法详解及编程实现何宇健 著电子工业出版 正版旧书,保证质量,此书为单本而非一套,电子发票!
Python与机器学习这一话题是如此的宽广,仅靠一本书自然不可能涵盖到方方面面,甚至即使出一个系列也难能做到这点。单就机器学习而言,其领域就包括但不限于如下:有监督学习(Supervised Learning),无监督学习(Unsupervised Learning)和半监督学习(Semi-Supervised Learning)。而具体的问题又大致可以分两类:分类问题(Classification)和回归问题(Regression)。Python本身带有许多机器学习的第三方库,但《Python与机器学习实战:决策树、集成学习、支持向量机与神经网络算法详解及编程实现》在绝大多数情况下只会用到Numpy这个基础的科学计算库来进行算法代码的实现。这样做的目的是希望读者能够从实现的过程中更好地理解机器学习算法的细节,以及了解Numpy的各种应用。不过作为补充,《Python与机器学习实战:决策树、集成学习、支持向量机与神经网络算法详解及编
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