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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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展开
机器学习入门之道
:(日) 中井悦司, 姚待艳
作者：
(日) 中井悦司, 姚待艳
出版社：
人民邮电出版社
出版时间：
2018
ISBN：
978-7-115-47934-1
索书号：
TP181/6
分类号：
TP181
页数：
XVIII, 201页
价格：
59.00
复本数：
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本书紧紧围绕“机器学习的商业应用”这个主题, 从数学原理上解释了机器学习的一些基础算法, 如最小二乘法、最优推断法、感知器、Logisitic回归、K均值算法、EM算法、贝叶斯推断等。
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展开
深度学习实战
:杨云, 杜飞
作者：
杨云, 杜飞
出版社：
清华大学出版社
出版时间：
2018
ISBN：
978-7-302-49102-6
索书号：
TP181/14
分类号：
TP181
页数：
319页
价格：
69.00
复本数：
在馆数：
累借天数：
累借次数：
本书共分为8章, 第1章为深度学习的发展介绍, 其他7章对深度学习的理论知识和应用进行了深入浅出的讲解, 分别为第2章 机器学习快速入门, 第3章 前馈神经网络, 第4章 深度学习正则化, 第5章 深度学习优化, 第6章 卷积神经网络, 第7章 循环神经网络, 第8章 TensorFlow快速入门。
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展开
机器学习在线: 解析阿里云机器学习平台
:杨旭
作者：
杨旭
出版社：
电子工业出版社
出版时间：
2017
ISBN：
978-7-121-31869-6
索书号：
TP181/23
分类号：
TP181
页数：
255页
价格：
79.00
复本数：
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以机器学习中的典型案例为主线，条分缕析梳理阿里云的平台功能，讲解如何用阿里云的机器学习平台来实现各类应用，包括商家作弊检测、生存预测、信用风险预测、用户购买行为预测等，并完整地介绍了机器学习的基本原理与实践技巧。
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索书号
展开
分布式机器学习: 算法、理论与实践
:刘铁岩 ...
作者：
刘铁岩 ...
出版社：
机械工业出版社
出版时间：
2018
ISBN：
978-7-111-60918-6
索书号：
TP181/17
分类号：
TP181
页数：
XII, 264页
价格：
89.00
复本数：
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本书旨在全面介绍分布式机器学习的现状，深入分析其中的核心技术问题，并且讨论该领域未来的发展方向。
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Spark机器学习: 核心技术与实践
:
作者：
出版社：
机械工业出版社
出版时间：
2018
ISBN：
978-7-111-59846-6
索书号：
TP181/21
分类号：
TP181
页数：
XII, 229页
价格：
69.00
复本数：
在馆数：
累借天数：
累借次数：
本书采用理论与大量实例相结合的方式帮助开发人员掌握使用Spark进行分析和实现机器学习算法。通过这些示例和Spark在各种企业级系统中的应用，帮助读者解锁Spark机器学习算法的复杂性，通过数据分析产生有价值的数据洞察力。
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索书号
展开
深入理解XGBoost: 高效机器学习算法与进阶
:何龙
作者：
何龙
出版社：
机械工业出版社
出版时间：
2020
ISBN：
978-7-111-64262-6
索书号：
TP181/40
分类号：
TP181
页数：
370页
价格：
99.00
复本数：
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累借次数：
本书以机器学习必会知识做铺垫, 深入剖析XGBoost的原理、分布式实现、深度应用、模型选择与优化等。第1-3章使读者对机器学习算法有整体认知, 了解如何在模型训练过程中进行优化、评估模型结果, 并熟悉常用机器学习算法的实现原理和应用, 如线性回归、逻辑回归、决策树、神经网络、支持向量机等。第4章是简单的实际案例, 讲解如何通过XGBoost解决分类、回归、排序等问题, 以及XGBoost中常用功能。第5-7章是本书重点, 从原理与源码层面深入剖析XGBoost, 涵盖XGBoost原理与理论证明、分布式XGBoost的实现、XGBoost中各个组件的源码解析。第8-9章为进阶内容, 帮读者打通实践中的算法与工程难点,
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索书号
展开
深度学习导论
:(美) 尤金·查尔尼克, Eugene Charniak, 沈磊, 郑春萍
作者：
(美) 尤金·查尔尼克, Eugene Charniak, 沈磊, 郑春萍
出版社：
人民邮电出版社
出版时间：
2020
ISBN：
978-7-115-52991-6
索书号：
TP181/55
分类号：
TP181
页数：
16, 150页
价格：
49.00
复本数：
在馆数：
累借天数：
累借次数：
本书讲述了前馈神经网络、Tensorflow、卷积神经网络、词嵌入与循环神经网络、序列到序列学习、深度强化学习、无监督神经网络模型等深度学习领域的基本概念和技术, 通过一系列的编程任务, 向读者介绍了热门的人工智能应用, 包括计算机视觉和自然语言处理等。
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索书号
展开
深度学习工程师认证初级教程
:潘海侠 ...
作者：
潘海侠 ...
出版社：
北京航空航天大学出版社
出版时间：
2020
ISBN：
978-7-5124-3279-6
索书号：
TP181/39
分类号：
TP181
页数：
215页
价格：
59.00
复本数：
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本教材内容从算法到实战, 涵盖数学基础、python基础、机器学习、深度学习算法和基于PaddlePaddle框架的深度学习平台实战及行业应用案例, 包括个性化推荐的分布式实现、CTR广告点击量预估、机器翻译等。通过学习本教材, 读者可以掌握机器学习及深度学习的核心算法技术 ; 熟悉前沿深度学习的热点技术, 把握深度学习的技术发展趋势 ; 提升解决深度学习实际问题的能力。
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索书号
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深度学习推荐系统
:王喆
作者：
王喆
出版社：
电子工业出版社
出版时间：
2020
ISBN：
978-7-121-38464-6
索书号：
TP181/66
分类号：
TP181
页数：
XVIII, 285页
价格：
108.00
复本数：
在馆数：
累借天数：
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深度学习在推荐系统领域掀起了一场技术革命, 本书从深度学习推荐模型、Embedding技术、推荐系统工程实现、模型评估体系、业界前沿实践等几个方面介绍了这场技术革命中的主流技术要点。
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出版社
人民邮电出版社
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机械工业出版社
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电子工业出版社
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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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(韩) 金升渊, 郑容朱, 李庚源
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何伟, 张良均
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何龙
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(
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2021
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2022
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2018
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