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机器学习
:周志华
作者：
周志华
出版社：
清华大学出版社
出版时间：
2016
ISBN：
978-7-302-42328-7
索书号：
TP181/2
分类号：
TP181
页数：
425页
价格：
88.00
复本数：
在馆数：
累借天数：
累借次数：
本书比较全面地介绍了机器学习理论, 内容包括模型模型评估与选择、决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与距离学习、特征选择、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习、强化学习等, 是国内第一本相关内容的教科书。
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索书号
展开
对偶学习
:秦涛
作者：
秦涛
出版社：
机械工业出版社
出版时间：
2022
ISBN：
978-7-111-70719-6
索书号：
TP181/185
分类号：
TP181
页数：
XI, 185页, [2] 页图版
价格：
89.00
复本数：
在馆数：
累借天数：
累借次数：
本书系统全面地阐述了对偶学习, 可以让相关研究人员和从业者更好地了解该领域的前沿技术。全书分为五部分。第一部分简要介绍机器学习和深度学习的基础知识。第二部分以机器翻译、图像翻译、语音处理及其他自然语言处理/计算机视觉任务为例, 详细介绍了基于对偶重构准则的算法。第三部分介绍基于概率准则的若干研究, 包括基于联合概率准则的对偶有监督学习和对偶推断, 以及基于边缘概率准则的对偶半监督学习。第四部分从理论角度解读了对偶学习, 并且讨论了和其他学习范式的关联。第五部分总结全书内容并给出若干未来研究方向。
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索书号
展开
联邦学习
:杨强 ...
作者：
杨强 ...
出版社：
电子工业出版社
出版时间：
2020
ISBN：
978-7-121-38522-3
索书号：
TP181/38
分类号：
TP181
页数：
xvi, 192页
价格：
89.00
复本数：
在馆数：
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累借次数：
本书中, 我们将描述联邦学习 (亦称联邦机器学习) 是如何将分布式机器学习、密码学、基于金融规则的激励机制和博弈论结合起来以解决此类数据使用问题的。我们会介绍不同种类的面向隐私保护的机器学习解决方案以及技术背景, 并描述一些典型的实际问题解决案例。我们还会进一步论述联邦学习将成为下一代机器学习的基础, 可以满足技术和社会需求并促进安全的人工智能的开发和应用。
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索书号
展开
联邦学习实战
:杨强 ...
作者：
杨强 ...
出版社：
电子工业出版社
出版时间：
2021
ISBN：
978-7-121-40792-5
索书号：
TP181/83
分类号：
TP181
页数：
xv, 323页
价格：
119.00
复本数：
在馆数：
累借天数：
累借次数：
本书以实战为主 (包括对应用案例的深入讲解和代码分析), 兼顾对理论知识的系统总结。全书由五部分共19章构成。第一部分简要介绍了联邦学习的理论知识点 ; 第二部分介绍如何使用Python和FATE进行简单的联邦学习建模 ; 第三部分是联邦学习的案例分析, 筛选了经典案例进行讲解, 部分案例用Python代码实现, 部分案例采用FATE实现 ; 第四部分主要介绍和联邦学习相关的高级知识点, 包括联邦学习的架构和训练的加速方法等 ; 第五部分是回顾与展望。
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索书号
展开
机器学习的数学
:雷明
作者：
雷明
出版社：
人民邮电出版社
出版时间：
2021
ISBN：
978-7-115-54293-9
索书号：
TP181/90
分类号：
TP181
页数：
396页
价格：
109.00
复本数：
在馆数：
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累借次数：
本书的目标是帮助读者全面、系统地掌握机器学习所必需的数学知识。全书由8章组成, 内容包括一元函数微积分、线性代数与矩阵论、多元函数微积分、最优化方法、概率论、信息论、随机过程, 以及图论。本书从机器学习的角度讲授这些数学知识, 举例说明它们在该领域的应用, 使读者对某些抽象的数学概念和理论的实际应用有直观、具体的认识。
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索书号
展开
速通机器学习
:卢菁
作者：
卢菁
出版社：
电子工业出版社
出版时间：
2021
ISBN：
978-7-121-41187-8
索书号：
TP181/80
分类号：
TP181
页数：
XI, 225页
价格：
79.00
复本数：
在馆数：
累借天数：
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本书从传统的机器学习, 如线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、集成学习, 到前沿的深度学习和神经网络, 如DNN、CNN、BERT、ResNet等, 对人工智能技术进行零基础讲解, 内容涵盖数学原理、公式推导、图表展示、企业应用案例。
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索书号
展开
机器学习
:周文安
作者：
周文安
出版社：
北京邮电大学出版社
出版时间：
2021
ISBN：
978-7-5635-6503-0
索书号：
TP181/86
分类号：
TP181
页数：
207页
价格：
39.00
复本数：
在馆数：
累借天数：
累借次数：
本书介绍了机器学习的基本概念、经典算法和热点技术, 包括机器学习的概念与框架, 计算学习理论, 经典统计学习方法, 以及新的迁移学习、强化学习、集成学习和深度学习的概念与方法。
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索书号
展开
深度学习笔记
:鲁伟
作者：
鲁伟
出版社：
北京大学出版社
出版时间：
2020
ISBN：
978-7-301-16122-7
索书号：
TP181/68
分类号：
TP181
页数：
190页
价格：
69.00
复本数：
在馆数：
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本书在对神经网络的基本理论讲解的基础上, 深入对深度神经网络 (DNN)、卷积神经网 (CNN)、循环神经网络 (RNN)、生成对抗网络 (GAN) 的理论和实践进行讲述。重点对三种神经网络的原理和机制进行阐述, 对图像分类、目标检测、图像分割、语音识别、自然语言处理等方面进行介绍, 并对人脸识别、无人驾驶和医学图像分割等应用进行实战讲解, 并介绍相关的人工智能产品的商业应用价值。
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索书号
展开
机器学习基础
:肖睿 ...
作者：
肖睿 ...
出版社：
人民邮电出版社
出版时间：
2021
ISBN：
978-7-115-56281-4
索书号：
TP181/108
分类号：
TP181
页数：
16, 240页
价格：
59.80
复本数：
在馆数：
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本书共14章, 内容涵盖基本的机器学习概念和环境搭建, 目前各个领域中的热门算法, 以及数据预处理、模型评估和文本数据分析等。希望本书可以让读者轻松入门, 在动手实践的过程中找到乐趣。
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索书号
展开
演化机器学习
:徐华
作者：
徐华
出版社：
北京邮电大学出版社
出版时间：
2021
ISBN：
978-7-5635-6330-2
索书号：
TP181/74
分类号：
TP181
页数：
224页
价格：
45.00
复本数：
在馆数：
累借天数：
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本书的主要探讨内容: 一是学习分类器与特征选择方法, 重点是做两者的整合研究, 将学习分类器的分类模型构建过程与特征选择的特征子集搜索过程统一集成在基于遗传的机器学习框架下, 同时改善分类算法的预测性能与运行效率 ; 二是从提高规则空间的搜索质量出发, 着眼于分类问题, 介绍了基于分布估计算法的学习分类器。
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中文图书
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出版社
人民邮电出版社
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清华大学出版社
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中国水利水电出版社
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北京大学出版社
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阳光出版社
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人民邮电出版社
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60
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电子工业出版社
(
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机械工业出版社
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43
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清华大学出版社
(
12
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科学出版社
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6
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中国水利水电出版社
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4
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北京大学出版社
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西安电子科技大学出版社
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中国铁道出版社有限公司
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化学工业出版社
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杨旭
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(日) 我妻幸长, 陈欢
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周志华, 俞扬, 钱超
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李金洪
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杨强 ...
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洪锦魁
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王晋东, 陈益强
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肖睿 ...
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鲁伟
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(保) 普拉门·P. 安格洛夫, 顾晓伟, 陈杰 ...
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(加) 安德烈·布可夫, Andriy Burkov, 王海鹏, 丁静
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(印度) 阿洛克·库马尔, 马扬克·贾因, Alok Kumar, Mayank Jain, 吴健鹏
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(希) 西格尔斯·西奥多里蒂斯, Sergios Theodoridis, 王刚 ...
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(德) Christoph Molnar, 朱明超
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(意) 朱塞佩·博纳科尔索, Giuseppe Bonaccorso, 刘继红, 王瑞文, 张强
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(意) 朱塞佩·博纳科尔索, Giuseppe Bonaccorso, 罗娜, 汪文发
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(意) 朱塞佩·恰布罗, Giuseppe Ciaburro, 张雅仁, 李洋
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(爱尔兰) 约翰·D.凯莱赫, 布莱恩·马克·纳米, 奥伊弗·达西, John D.Kelleher, Brian Mac Namee, Aoife D''Arcy, 顾卓尔
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