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    机器学习入门与实战: 基于scikit-learn和Keras:张海涛, 李建东

    作者:张海涛, 李建东 出版社:电子工业出版社 出版时间:2021 ISBN:978-7-121-40950-9
    索书号:TP181/113 分类号:TP181 页数:224页 价格:59.80
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    本书以scikit-learn和Keras框架作为实战平台, 讲解了传统机器学习的主流技术和最新深度学习的研究成果。其中, “第一篇 传统机器学习”包括第1-10章, 介绍了机器学习概念、监督学习算法 (回归分析、Logistic回归、k近邻、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机) 、无监督学习算法 (神经网络、聚类、降维) ; “第二篇 深度学习”包括第11-15章, 介绍了深度学习的概念、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络和强化学习等。
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    机器学习方法及应用:袁景凌, 贲可荣, 魏娜

    作者:袁景凌, 贲可荣, 魏娜 出版社:中国铁道出版社有限公司 出版时间:2020 ISBN:978-7-113-26818-3
    索书号:TP181/112 分类号:TP181 页数:218页 价格:48.00
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    本书内容包括: 机器学习概述、决策树学习、多层感知器、维度约简、支持向量机、无监督学习、概率图模型、强化学习、深度学习。
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    联邦学习原理与PySyft实战:高志强

    作者:高志强 出版社:中国铁道出版社有限公司 出版时间:2023 ISBN:978-7-113-29517-2
    索书号:TP181/193 分类号:TP181 页数:229页 价格:89.00
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    鉴于小数据和“数据孤岛”成为制约人工智能技术发展的关键挑战性问题。本书全方位讲解人工智能领域的联邦学习原理, 翔实阐述在平衡智能学习和信息安全的前提下, 如何通过加密机制进行模型参数交换, 安全地进行人工智能模型训练, 所建立的虚拟共享智能模型与直接聚合所有数据获得的最优模型性能相近。除此之外, 本书致力于全流程介绍联邦学习实践工具, 帮助读者搭建完整的框架平台以及它们之间的应用关系, 推动人工智能技术转化应用落地 ; 最后本书通过7个实践案例全维度展现联邦学习实战。
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