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  • [正版]套装3本Python神经网络编程+深度学习+机器学习 ai算法人工智能书籍chatgpt自然语言处理技术书 深度
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    • 作者: 无著
    • 出版社: 人民邮电出版社
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    • 作者: 无著
    • 出版社:人民邮电出版社
    • 装帧:套装
    • ISBN:9780573878584
    • 版权提供:人民邮电出版社

             店铺公告

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    1.书籍因稀缺可能导致售价高于定价,图书实际定价参见下方详情内基本信息,请买家看清楚且明确后再拍,避免价格争议!

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    【套装3本】Python神经网络编程+深度学习+机器学习    9787115474810   总定价:325元

    Python神经网络编程  9787115474810   定价:69元

    深度学习 中文版    9787115461476   定价:168元

    机器学习        9787302423287   定价:108元



    第 1 章 神经网络如何工作001 

    1.1 尺有所短,寸有所长 001 

    1.2 一台简单的预测机 003 

    1.3 分类器与预测器并无太大差别008 

    1.4 训练简单的分类器 011 

    1.5 有时候一个分类器不足以求解问题 020 

    1.6 神经元——大自然的计算机器 024 

    1.7 在神经网络中追踪信号 033 

    1.8 凭心而论,矩阵乘法大有用途 037 

    1.9 使用矩阵乘法的三层神经网络示例 043 

    1.10 学习来自多个节点的权重 051 

    1.11 多个输出节点反向传播误差053 

    1.12 反向传播误差到更多层中 054 

    1.13 使用矩阵乘法进行反向传播误差 058 

    1.14 我们实际上如何更新权重 061 

    1.15 权重更新成功范例 077 

    1.16 准备数据 078 


    第 2 章 使用Python进行DIY 083 

    2.1 Python 083 

    2.2 交互式Python = IPython 084 

    2.3 优雅地开始使用Python 085 

    2.4 使用Python制作神经网络 105 

    2.5 手写数字的数据集MNIST 121 


    第 3 章 趣味盎然 153 

    3.1 自己的手写数字 153 

    3.2 神经网络大脑内部 156 

    3.3 创建新的训练数据:旋转图像 160 

    3.4 结语 164 


    附录A 微积分简介 165 

    A.1 一条平直的线 166 

    A.2 一条斜线 168 

    A.3 一条曲线 170 

    A.4 手绘微积分 172 

    A.5 非手绘微积分 174 

    A.6 无需绘制图表的微积分 177 

    A.7 模式 180 

    A.8 函数的函数 182 


    ......已省略更多目录



    《Python神经网络编程》首先从简单的思路着手,详细介绍了理解神经网络如何工作所 须的基础知识。dy部分介绍基本的思路,包括神经网络底层的数学知识,第2部分是实践,介绍了学习Python编程的流行和轻松的方法,从而逐渐使用该语言构建神经网络,以能够识别人类手写的字母,特别是让其像专家所开发的网络那样地工作。第3部分是扩展,介绍如何将神经网络的性能提升到工业应用的层级,甚至让其在Raspberry Pi上工作。


    《深度学习》由全球知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰写,是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分:dy 部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念,它们是深度学习的预备知识;第2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术;第3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法,它们被公认为是深度学习未来的研究重点。 《深度学习》适合各类读者阅读,包括相关专业的大学生或研究生,以及不具有机器学习或统计背景、但是想要快速补充深度学习知识,以便在实际产品或平台中应用的软件工程师。


    《机器学习》是计算机科学与人工智能的重要分支领域. 本书作为该领域的入门教材,在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面. 全书共16 章,大致分为3 个部分:dy 部分(dy ~3 章)介绍机器学习的基础知识;第2 部分(第4~10 章)讨论一些经典而常用的机器学习方法(决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习);第3 部分(dy 1~16 章)为进阶知识,内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等. 每章都附有习题并介绍了相关阅读材料,以便有兴趣的读者进一步钻研探索。

    本书可作为高等院校计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生教材,也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。

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