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"機器學習"相關(guān)書籍
  • 用流行的Python庫scikitlearn解決機器學習問題。
  • 周志華
  • 適讀人群：機器學習、人工智能、進化計算方面的研究人員和算法設(shè)計人員，包括科研院所、高校、企業(yè)的研究和高級開發(fā)人員，以及相關(guān)專業(yè)方向的研究生。機器學習知名學者周志華教授新作；中國高校知名人工智能研究團隊20年攻關(guān)的新理論成果；給強大的演化算法找到“所以然”的理論支撐，指導(dǎo)機器學習優(yōu)化問題的進一步發(fā)展；關(guān)鍵定理詳細證明過程以附錄形式給出，以供有余力的讀者深挖。
  • 姚海鵬
  • 人工智能參考書，大數(shù)據(jù)挖掘指導(dǎo)書。
  • 劉巖
  • 本書從算法理論、算法源碼、實驗結(jié)果等方面對深度學習算法進行分析和介紹。
  • 謝文睿
  • 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)機器學習方向的學生；（2）學術(shù)界機器學習領(lǐng)域的研究人員和教師；（3）工業(yè)界對機器學習感興趣的專業(yè)人員和工程師。1.周志華教授“西瓜書”《機器學習》公式完全解析指南！“南瓜書”系Datawhale成員自學筆記，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%），旨在解決機器學習中的數(shù)學難題。2.機器學習初學小白提升數(shù)學基礎(chǔ)能力的必備練習冊！以本科數(shù)學基礎(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)學知識和參考材料，分享在學習中遇到的“坑”以及跳過這個“坑”的方法，對于初學機器學習的小白也能上手練習！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
  • 陳仲銘
  • （1）大量圖例，簡單易懂。作者親自繪制了大量插圖，力求還原深度學習的算法思想，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，快樂地學習算法知識，體會深度學習的算法本質(zhì)。（2）簡化公式，生動比喻。深度學習和機器學習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)。在介紹深度學習及相關(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，使得讀者對深度學習的算法實現(xiàn)更加具有親切感。（4）深入淺出，精心剖析。理解深度學習需要一定的機器學習知識，本書在D1章介紹了深度學習與機器學習的關(guān)系，并簡要介紹了機器學習的內(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習的本質(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習知識實現(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知識的掌握程度，為讀者奠定深度學習的實踐基礎(chǔ)。將一本技術(shù)書籍寫得通俗易懂談何容易，但《深度學習原理與實踐》這本書確實做到了。書中對近年來火熱的深度學習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　廣州大學數(shù)學與信息學科學院副院長本書從原理、方法、實踐這3個維度系統(tǒng)地介紹了深度學習的方方面面，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　西安電子科技大學教授近年來出版的深度學習相關(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，我能看懂的深度學習書籍實在太少了。本書恰到好處，插圖豐富直觀，數(shù)學公式簡練，很喜歡此類風格的圖書，易懂好學。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
  • 黃勉
  • 機器學習理論實踐全書，12章內(nèi)容豐富，適合各層次讀者。
  • 謝瓊
  • 本書基于使用Python語言的TensorFlow深度學習框架進行講解，幫助你快速入門。
  • 唐宇迪
  • 本書適合對人工智能、機器學習、數(shù)據(jù)分析等方向感興趣的初學者和愛好者。
  • [澳]道格·哈金（Doug
  • 本書展示了如何在業(yè)務(wù)場景中應(yīng)用機器學習，全書分為三個部分。第一部分介紹有效的決策如何幫助公司提高生產(chǎn)率以保持競爭力，闡釋如何使用開源工具和AWS工具將機器學習應(yīng)用于業(yè)務(wù)決策中。第二部分以虛擬人物為主線，研究六個場景，這些場景展示了如何使用機器學習來制定各種業(yè)務(wù)決策。第三部分討論如何在Web上設(shè)置和共享機器學習模型，還介紹了一些案例。
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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、深度學習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習的排序，順勢介紹會話推薦、強化學習推薦及工業(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)學習過程。
機器學習基礎(chǔ) 電子書
近年來人工智能技術(shù)蓬勃發(fā)展，人工智能正在改變我們的生活。為了讓讀者在不需要掌握太多數(shù)學和計算機科學知識的情況下，能夠快速上手，使用Python語言實現(xiàn)常用的機器學習算法，并解決一些實際的問題，我們策劃并出版本書。本書共14章，內(nèi)容涵蓋基本的機器學習概念和環(huán)境搭建，目前各個領(lǐng)域中的熱門算法，以及數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型評估和文本數(shù)據(jù)分析等。希望本書可以讓讀者輕松入門，在動手實踐的過程中找到樂趣。本書可以作為
Python機器學習 電子書
《Python機器學習》從實用的角度出發(fā)，整合Python語言基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)分析與可視化、機器學習常用算法等知識。內(nèi)容從*基本的Python編程基礎(chǔ)入手，由淺入深、循序漸進地講授NumPy庫和Matplotlib庫，以及復(fù)雜的機器學習基本理論和算法，并突出知識的實用性和可操作性?！禤ython機器學習》力求以淺顯的語言講解復(fù)雜的知識，以直觀的案例輔助讀者理解，并以圖表形式展示代碼和運行結(jié)果，配合習題鞏
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大數(shù)據(jù)時代為機器學習的應(yīng)用提供了廣闊的空間，各行各業(yè)涉及數(shù)據(jù)分析的工作都需要使用機器學習算法。本書圍繞實際數(shù)據(jù)分析的流程展開，著重介紹數(shù)據(jù)探索、數(shù)據(jù)預(yù)處理和常用的機器學習算法模型。本書從解決實際問題的角度出發(fā)，介紹回歸算法、分類算法、推薦算法、排序算法和集成學習算法。在介紹每種機器學習算法模型時，書中不但闡述基本原理，而且討論模型的評價與選擇。為方便讀者學習各種算法，本書介紹了R語言中相應(yīng)的軟件包
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