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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
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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
深度学习算法实践
:吴岸城
作者：
吴岸城
出版社：
电子工业出版社
出版时间：
2017
ISBN：
978-7-121-31793-4
索书号：
TP181/9
分类号：
TP181
页数：
208页
价格：
79.00
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本书以一位软件工程师在工作中遇到的问题为主线, 阐述了如何从软件工程思维向算法思维转变、如何将任务分解成算法问题, 并结合程序员在工作中经常面临的产品需求, 详细阐述了应该怎样从算法的角度看待、分解需求, 并结合经典的任务对深度学习算法做了清晰的分析。
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展开
深度学习
:(美) 特伦斯·谢诺夫斯基, Terrence Sejnowski, 姜悦兵
作者：
(美) 特伦斯·谢诺夫斯基, Terrence Sejnowski, 姜悦兵
出版社：
中信出版集团
出版时间：
2019
ISBN：
978-7-5086-9835-9
索书号：
TP181/24
分类号：
TP181
页数：
17, 378页
价格：
88.00
复本数：
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本书主要内容包括：机器学习的崛起；人工智能的重生；神经网络的黎明等。
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索书号
展开
强化学习入门: 从原理到实践
:叶强, 闫维新, 黎斌
作者：
叶强, 闫维新, 黎斌
出版社：
机械工业出版社
出版时间：
2020
ISBN：
978-7-111-66126-9
索书号：
TP181/35
分类号：
TP181
页数：
183页
价格：
79.00
复本数：
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本书以理论和实践相结合的形式深入浅出地介绍强化学习的历史、基本概念、经典算法和一些前沿技术, 共分为三大部分: 第一部分 (第1-5章) 介绍强化学习的发展历史、基本概念以及一些经典的强化学习算法 ; 第二部分 (第6-9章) 在简要回顾深度学习技术的基础上着重介绍深度强化学习的一些前沿实用算法 ; 第三部分 (第10章) 以五子棋为例详细讲解战胜了人类顶级围棋选手的Alpha Zero算法的核心思想。
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索书号
展开
深度学习方法解析与实战应用
:崔翛龙, 高志强
作者：
崔翛龙, 高志强
出版社：
西安电子科技大学出版社
出版时间：
2020
ISBN：
978-7-5606-5727-1
索书号：
TP181/46=9
分类号：
TP181
页数：
284页
价格：
48.00
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本书从理论、工具基础讲解开始, 层层递进, 分别向读者清晰地展现了卷积神经网络、生成式对抗网络、循环神经网络、深度强化学习的知识脉络与方法原理。同时, 按照具体应用场景, 结合主流深度学习框架, 给出所讲述理论的落地应用案例和编程开发指导, 旨在结合理论与实践, 平衡知识的深度与广度, 明确入门与进阶路径, 使读者更加深入全面地理解深度学习的原理及实践方法。
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索书号
展开
MATLAB机器学习
:(意) 朱塞佩·恰布罗, Giuseppe Ciaburro, 张雅仁, 李洋
作者：
(意) 朱塞佩·恰布罗, Giuseppe Ciaburro, 张雅仁, 李洋
出版社：
人民邮电出版社
出版时间：
2020
ISBN：
978-7-115-53203-9
索书号：
TP181/115
分类号：
TP181
页数：
232页
价格：
69.00
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MATLAB为机器学习领域提供了必要的工具。用户可以借助MATLAB环境提供的强大交互式图形界面, 非常轻松地解决机器学习问题。本书前3章主要介绍MATLAB机器学习初步、使用MATLAB导入数据和组织数据的方法, 以及从数据到知识发掘, 中间3章主要介绍回归分析、分类分析以及无监督学习, 最后3章讲解了人工神经网络、降维变换的方法以及机器学习实战等内容。
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索书号
展开
深度学习从0到1
:覃秉丰
作者：
覃秉丰
出版社：
电子工业出版社
出版时间：
2021
ISBN：
978-7-121-41193-9
索书号：
TP181/179
分类号：
TP181
页数：
XVII, 470页
价格：
138.00
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本书是一本介绍深度学习理论和实战应用的教程, 从数学基础和机器学习基础出发, 按照神经网络的技术发展框架由易到难逐步讲解深度学习的理论, 然后再通过实践部分, 详细解释深度学习的应用案例, 让读者既能了解深度学习理论, 又能学会使用深度学习框架, 实现自己的深度学习模型。
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索书号
展开
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
复本数：
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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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索书号
展开
机器学习案例实战
:赵卫东
作者：
赵卫东
出版社：
人民邮电出版社
出版时间：
2021
ISBN：
978-7-115-56400-9
索书号：
TP181/103=2
分类号：
TP181
页数：
260页
价格：
59.80
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本书结合项目实践, 首先讨论了主流机器学习平台的主要特点以及机器学习的实战难点。在此基础上, 利用主流的机器学习开源平台TensorFlow、OpenVINO、PaddlePaddle等, 通过19个实战案例, 详细地分析了决策树、随机森林、支持向量机、逻辑回归、贝叶斯网络、聚类、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等机器学习和深度学习算法在金融、零售、汽车、电力、交通等典型领域的应用。
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索书号
展开
PyTorch深度学习和图神经网络. 卷1. 基础知识
:李金洪
作者：
李金洪
出版社：
人民邮电出版社
出版时间：
2021
ISBN：
978-7-115-54983-9
索书号：
TP181/186/1
分类号：
TP181
页数：
10, 355页
价格：
129.80
复本数：
在馆数：
累借天数：
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本书从基础知识开始, 介绍深度学习与图神经网络相关的一系列技术与实现方法, 主要内容包括 PyTorch的使用、神经网络的原理、神经网络的基础模型、图神经网络的原理、图神经网络的基础模型。书中侧重于讲述与深度学习基础相关的网络模型和算法思想, 以及图神经网络的原理和思路, 且这些知识点都给出在PyTorch框架上的实现代码。
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中信出版集团
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洪锦魁
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2017
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