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    深度学习基础与实践:(美) 乔希·帕特森, 亚当·吉布森, 郑明智

    作者:(美) 乔希·帕特森, 亚当·吉布森, 郑明智 出版社:人民邮电出版社 出版时间:2019 ISBN:978-7-115-51542-1
    索书号:TP181/26 分类号:TP181 页数:xxi, 365页 价格:119.00
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    本书是由两位技术出身的企业管理者编写的深度学习普及书。本书的前四章提供了足够的关于深度学习的理论知识, 包括机器学习的基本概念、神经网络基础、从神经网络到深度网络的演化历程, 以及主流的深度网络架构, 为读者阅读本书剩余内容打下基础。后五章带领读者进行一系列深度学习的实践, 包括建立深层网络、调优技术、各种数据类型的向量化和在Spark上运行深度学习工作流。
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    白话机器学习的数学:(日) 立石贤吾, 郑明智

    作者:(日) 立石贤吾, 郑明智 出版社:人民邮电出版社 出版时间:2020 ISBN:978-7-115-53621-1
    索书号:TP181/92 分类号:TP181 页数:xii, 260页 价格:59.00
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    本书通过正在学习机器学习的程序员绫乃和她朋友美绪的对话, 结合回归和分类的具体问题, 逐步讲解了机器学习相关的数学基础知识。其中, 重点讲解了学习机器学习时容易成为绊脚石的数学公式和符号。同时, 本书还通过实际的Python编程讲解了数学公式的应用, 进而加深读者对相关数学知识的理解。
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    图解机器学习算法:(日) 秋庭伸也, 杉山阿圣, 寺田学, 郑明智

    作者:(日) 秋庭伸也, 杉山阿圣, 寺田学, 郑明智 出版社:人民邮电出版社 出版时间:2021 ISBN:978-7-115-56356-9
    索书号:TP181/84 分类号:TP181 页数:10, 181页 价格:79.80
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    本书基于丰富的图示, 详细介绍了有监督学习和无监督学习的17种算法, 包括线性回归、正则化、逻辑回归、支持向量机、核方法、朴素贝叶斯、随机森林、神经网络、KNN、PCA、LSA、NMF、LDA、k-means算法、混合高斯分布、LLE和t-SNE。书中针对各算法均用Python代码进行了实现, 读者可一边运行代码一边阅读, 从而加深对算法的理解。
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    量子计算机编程: 从入门到实践:(美) 埃里克·R. 约翰斯顿, (英) 尼古拉斯·快里根, (西) 梅塞德丝·希梅诺-塞戈维亚, 郑明智

    作者:(美) 埃里克·R. 约翰斯顿, (英) 尼古拉斯·快里根, (西) 梅塞德丝·希梅诺-塞戈维亚, 郑明智 出版社:人民邮电出版社 出版时间:2021 ISBN:978-7-115-56635-5
    索书号:TP385/8 分类号:TP385 页数:xvii, 254页 价格:129.80
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    本书不会解释晦涩的量子力学理论, 而会采用直观的圆形表示法描绘量子比特, 并从实践角度展示如何编写有趣的量子计算程序。通过本书提供的在线实验室网站, 你可以动手运行书中的JavaScript示例代码。
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    用Python动手学机器学习:(日) 伊藤真, 郑明智, 司磊

    作者:(日) 伊藤真, 郑明智, 司磊 出版社:人民邮电出版社 出版时间:2021 ISBN:978-7-115-55058-3
    索书号:TP311.561/213 分类号:TP311.561 页数:348页 价格:89.00
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    本书是面向机器学习新手的入门书, 从学习环境的搭建开始, 图文并茂地介绍了学习机器学习所需的Python知识和数学知识, 并在此基础上结合数学式、示例程序、插图等, 抽丝剥茧般地对有监督学习中的回归与分类、神经网络与深度学习的算法与应用、手写数字识别、无监督学习的算法等进行了介绍。 本书既有图形、代码, 又有详细的数学式推导过程, 大大降低了机器学习的学习门槛, 即使没有学过Python、数学基础不太好, 也可以看懂。
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