人工智能參考書，大數(shù)據(jù)挖掘指導(dǎo)書。

（1）大量圖例，簡單易懂。作者親自繪制了大量插圖，力求還原深度學(xué)習(xí)的算法思想，分解和剖析晦澀的算法，用圖例來表示復(fù)雜的問題。生動的圖例也能給讀者帶來閱讀樂趣，快樂地學(xué)習(xí)算法知識，體會深度學(xué)習(xí)的算法本質(zhì)。 （2）簡化公式，生動比喻。深度學(xué)習(xí)和機器學(xué)習(xí)類的書中通常會有大量復(fù)雜冗長的算法公式，為了避免出現(xiàn)讀者讀不懂的情況，本書盡可能地統(tǒng)一了公式和符號，簡化相關(guān)公式，并加以生動的比喻進行解析。在啟發(fā)讀者的同時，鍛煉讀者分析問題和解決問題的能力。 （3）算法原理，代碼實現(xiàn)。在介紹深度學(xué)習(xí)及相關(guān)算法的原理時，不僅給出了對應(yīng)的公式，還給出了實現(xiàn)和求解公式的代碼，讓讀者明確該算法的作用、輸入和輸出。原理與代碼相結(jié)合，使得讀者對深度學(xué)習(xí)的算法實現(xiàn)更加具有親切感。 （4）深入淺出，精心剖析。理解深度學(xué)習(xí)需要一定的機器學(xué)習(xí)知識，本書在D1章介紹了深度學(xué)習(xí)與機器學(xué)習(xí)的關(guān)系，并簡要介紹了機器學(xué)習(xí)的內(nèi)容。在內(nèi)容安排上，每章依次介紹模型框架的應(yīng)用場景、結(jié)構(gòu)和使用方式，最后通過真實的案例去全面分析該模型結(jié)構(gòu)。目的是讓讀者可以抓住深度學(xué)習(xí)的本質(zhì)。 （5）入門實踐，案例重現(xiàn)。每一章最后的真實案例不是直接堆砌代碼，而是講解使用該算法模型的原因和好處。從簡單的背景知識出發(fā)，使用前文講解過的深度學(xué)習(xí)知識實現(xiàn)一個實際的工程項目。實踐可以用于及時檢驗讀者對所學(xué)知識的掌握程度，為讀者奠定深度學(xué)習(xí)的實踐基礎(chǔ)。 將一本技術(shù)書籍寫得通俗易懂談何容易，但《深度學(xué)習(xí)原理與實踐》這本書確實做到了。書中對近年來火熱的深度學(xué)習(xí)理論知識進行簡單剖析，化繁為簡，沒有局限于坐而論道，而是將實例和數(shù)學(xué)理論相結(jié)合，讓讀者能夠快速理解各種模型并上手實踐，值得細讀。 --唐春明　廣州大學(xué)數(shù)學(xué)與信息學(xué)科學(xué)院副院長 本書從原理、方法、實踐這 3 個維度系統(tǒng)地介紹了深度學(xué)習(xí)的方方面面，內(nèi)容詳實，解讀清晰，細節(jié)與全貌兼顧，既適合初學(xué)者閱讀，也可以作為深入研究的參考用書。 --楊剛　西安電子科技大學(xué)教授 近年來出版的深度學(xué)習(xí)相關(guān)圖書中，本書是我見過非常有指導(dǎo)意義的中文書籍之一。本書對 ANN、CNN、RNN 等模型進行深入淺出的介紹，引入大量圖例和簡化后的公式，讓算法淺顯易懂。每一章的實踐內(nèi)容都給人驚喜，強烈推薦！ --吳健之　騰訊音樂高級工程師 作為產(chǎn)品經(jīng)理，我能看懂的深度學(xué)習(xí)書籍實在太少了。本書恰到好處，插圖豐富直觀，數(shù)學(xué)公式簡練，很喜歡此類風(fēng)格的圖書，易懂好學(xué)。即使你不是程序員或算法專家，該書也值得一看！ --張瑞　中軟國際高級產(chǎn)品經(jīng)理

機器學(xué)習(xí)已經(jīng)廣泛地應(yīng)用于各行各業(yè)，深度學(xué)習(xí)的興起再次推動了人工智能的熱潮。本書結(jié)合項目實踐，首先討論了主流機器學(xué)習(xí)平臺的主要特點以及機器學(xué)習(xí)的實戰(zhàn)難點。在此基礎(chǔ)上，利用主流的機器學(xué)習(xí)開源平臺TensorFlow、OpenVINO、PaddlePaddle等，通過17個實戰(zhàn)案例，詳細地分析了決策樹、隨機森林、支持向量機、邏輯回歸、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、聚類、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)等機器學(xué)習(xí)和

適讀人群 ：（1）高等院校人工智能、計算機、自動化等相關(guān)專業(yè)機器學(xué)習(xí)方向的學(xué)生；（2）學(xué)術(shù)界機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究人員和教師；（3）工業(yè)界對機器學(xué)習(xí)感興趣的專業(yè)人員和工程師。 1.周志華教授“西瓜書”《機器學(xué)習(xí)》公式完全解析指南！ “南瓜書”系Datawhale成員自學(xué)筆記，對“西瓜書”中250個重難點公式做了詳細解析和推導(dǎo)（重難點公式覆蓋率達99%），旨在解決機器學(xué)習(xí)中的數(shù)學(xué)難題。 2.機器學(xué)習(xí)初學(xué)小白提升數(shù)學(xué)基礎(chǔ)能力的必備練習(xí)冊！ 以本科數(shù)學(xué)基礎(chǔ)視角對“西瓜書”里比較難理解的公式加以解析和推導(dǎo)細節(jié)，補充大量重、難點數(shù)學(xué)知識和參考材料，分享在學(xué)習(xí)中遇到的“坑”以及跳過這個“坑”的方法，對于初學(xué)機器學(xué)習(xí)的小白也能上手練習(xí)！ 3.俞勇、王斌、李沐、程明明、陳光（博主@愛可可-愛生活）、徐亦達等人工智能領(lǐng)域大咖親筆推薦

《機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)》面向日常任務(wù)的高效實戰(zhàn)內(nèi)容，介紹并實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)的主流算法。

本書共11章，從推薦系統(tǒng)的發(fā)展歷史、基本構(gòu)成開始，依次剖析推薦系統(tǒng)的內(nèi)容召回、協(xié)同過濾召回、深度學(xué)習(xí)召回中具有代表性的模型；再從經(jīng)典排序模型到基于深度學(xué)習(xí)的排序，順勢介紹會話推薦、強化學(xué)習(xí)推薦及工業(yè)級推薦，搭建了完整的推薦系統(tǒng)技術(shù)體系，這是一個由淺入深的系統(tǒng)學(xué)習(xí)過程。

本書基于使用Python語言的TensorFlow深度學(xué)習(xí)框架進行講解，幫助你快速入門。

機器學(xué)習(xí)入門手冊《機器學(xué)習(xí)精講》姊妹篇，人工智能和機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域?qū)I(yè)人士的多年實踐結(jié)晶，深入淺出講解機器學(xué)習(xí)應(yīng)用和工程實踐。