本书不仅阐述深度学习的算法原理，还演示它们的实现和运行。本书共分3个部分：第一部分介绍深度学习的背景...
2019.6
本书将帮助你学习深度学习和计算机视觉概念。首先解释传统的机器学习管道，分析图像数据集，介绍人工神经网...
2020.7
本书是基于PyTorch的深度学习入门和实战用书，结合实际的深度学习案例，由浅入深地介绍PyTorch在计算机视觉...
2020.5
本书由南京大学机器学习理论研究团队的四位学合著，第一作者为南京大学计算机系主任、人工智能学院院长周志...
2020.4
本书全面介绍了机器学习的基本算法。全书共6章，循序渐进地讲解了scikit-learn软件包、无监督学习、监督学...
2020.5
本教科书将从三个层面介绍深度学习。首先是从理论的角度，介绍深度学习的各类模型和算法。第二是从实际应用...
2020.1
全书分为10章。首先是机器学习入门知识，然后依次介绍了表示法和定义、基本算法、算法的原理、基本的最佳实...
2019.9
本书从概率近似正确（PAC）理论出发探讨机器学习的基础理论与典型算法，包括PAC学习框架、VC-维、支持向量...
2019.5
机器学习是什么？本书第一章就以我们日常生活中的案例为基础，通俗地讲解了机器学习的内涵、思维，并根据后...
2019.1
本书比较全面地介绍了机器学习理论，内容包括模型模型评估与选择、决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分...
2016.