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    • 作者: 智AI兄弟|责编:曾仙著 | 智AI兄弟|责编:曾仙编 | 智AI兄弟|责编:曾仙译 | 智AI兄弟|责编:曾仙绘
    • 出版社: 北京理工大学出版社
    • 出版时间:2020-07-01
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    • 作者: 智AI兄弟|责编:曾仙著| 智AI兄弟|责编:曾仙编| 智AI兄弟|责编:曾仙译| 智AI兄弟|责编:曾仙绘
    • 出版社:北京理工大学出版社
    • 出版时间:2020-07-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2020-07-01
    • 字数:171000
    • 页数:160
    • 开本:16开
    • ISBN:9787568286473
    • 版权提供:北京理工大学出版社
    • 作者:智AI兄弟|责编:曾仙
    • 著:智AI兄弟|责编:曾仙
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:69.00
    • ISBN:9787568286473
    • 出版社:北京理工大学
    • 开本:16开
    • 印刷时间:2020-07-01
    • 语种:中文
    • 出版时间:2020-07-01
    • 页数:160
    • 外部编号:30981716
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    章 分类算法:知人识物
    1.1 分类
    1.2 特征
    1.3 标签
    1.4 向量
    1.5 向量之间的距离
    1.6 分类几何意义
    1.7 K近邻算法
    第2章 回归:如何分析趋势
    2.1 回归问题
    2.2 回归算法的模型和训练过程
    . 百科应用:现代曹冲称象
    2.4 百科应用:去噪
    2.5 小结
    第3章 聚类:机器学习的蓝海
    3.1 聚类问题
    3.2 什么是隐藏属
    3.3 概率依赖关系和概率图
    3.4 K均值
    3.5 层次聚类
    3.6 混合模型
    3.7 训练预测过程
    3.8 物种聚类
    3.9 图像聚类
    3.10 小结
    第4章 神经网络:通用机器学习
    4.1 感知机
    4.2 激活函数
    4.3 神经网络
    4.4 输入层、隐藏层、输出层
    4.5 神经网络模型训练与应用
    4.6 梯度下降法
    第5章 深度学习:卷积神经网络
    5.1 图像在计算机中的表示
    5.2 图像不变
    5.3 深度学习
    5.4 人工智能、机器学习、深度学习之间的关系
    5.5 CNN与RNN模型
    5.6 卷积神经网络
    5.7 池化
    5.8 ImageNet
    5.9 物体检测
    5.10 人脸识别
    5.11 自动驾驶汽车
    5.12 GPU
    第6章 深度学习:循环神经网络
    6.1 循环与记忆
    6.2 记忆与向量
    6.3 长短期记忆
    6.4 未来的悖论与双向网络

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