机器学习

本书是大数据、云计算、人工智能、信息安全人才培养系列丛书之一。本书对人工智能的理论基础逐一进行了介绍...

2020.

PyTorch深度学习入门与实战

书中以案例形式详细介绍了PyTorch的各种实战应用。全书共分6章,第1章介绍了PyTorch框架的发展起源历程。第...

2020.8

人工智能

本书全面系统地讲解了机器学习的理论与方法,内容主要包括高斯混合模型和EM算法,主题模型和非参数贝叶斯模...

2020.7

深度学习方法解析与实战应用

本书以深入浅出的方式,讲解何为“人工智能”,如何掌握以深度学习为代表的人工智能相关方法论,以及如何进行...

2020.6

数据挖掘与机器学习

本书详细描述了PMML规范(Ver4.3)所支持的9种模型:神经网络模型、决策树模型、规则集模型、序列模型、评...

2020.7

机器学习从入门到精通

本书共分为三篇内容,分别为铸刀、招式和实战,详细介绍了机器学习的各个分支以及各分支的实现。其中铸刀篇...

2020.5

深度学习笔记

本书以一名深度学习学习者的视角展开深度学习相关的理论、技术和实践写作,因而命名为深度学习笔记。在对神...

2020.6

深度学习基础与应用

本书分四部分介绍深度学习算法模型及相关应用实例。第一部分介绍在深度学习中必备的一些数学和机器学习的基...

2020.4

深度学习500问

本书系统性描述深度学习的基本理论算法及应用,内容偏重于计算机视觉相关主题。全书共14章,分为四个部分:...

2020.5

大话数据科学

本书以独特的方式讲解数据科学,要让读者可以轻松学习数据科学理论,又可以动手(手算和机算)做数据科学实...

2020.5


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