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機器學習算法的數學解析與Python實現
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學習機器學習的動機很多,可能是實際工作需要,可能是興趣愛好,也可能是學業要求,從每種動機的角度看,這個問題都可能有不同的答案。我認同許多人所說的求知不能太功利這一觀點,不過大家的時間和精力畢竟有限,就算不去追求投入產出比,至少也應該有一個學這門知識想要達到的目的。機器學習是更偏重于應用的學問,在當下的發展也確實使得機器學習越來越像一門技能,而不僅僅是技術。初學算法時我最想學的是里面的“最強算法”,不過在第1章我將介紹,機器學習算法沒有最強的,只有最合適的,對于不同的問題,對應會有不同的最合適算法。所以,我們更需要關注的應該是問題,而不是算法本身。在本書中我選擇介紹市面上成熟的機器學習算法包,通過現成的算法包,就能夠根據實際要解決的問題直接選擇所需要的機器學習算法,從而把注意力集中在對不同算法的選擇上。本書的目標讀者是想要學習機器學習的學生、程序員、研究人員或者愛好者,以及想要知道機器學習是什么、為什么和怎么用的所有讀者。本書第1章介紹機器學習總體背景,第2章介紹配置環境,第3章到第10章彼此獨立,每一章介紹一種具體的機器學習算法,讀者可以直接閱讀想要了解的算法,第11章介紹了集成學習方法,這是一種組合機器學習算法的方法,也是當前在實際使用中常見又十分有效的提升性能的做法。

莫凡 ·人工智能 ·11.5萬字

深入淺出Embedding:原理解析與應用實踐
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這是一本系統、全面、理論與實踐相結合的Embedding技術指南,由資深的AI技術專家和高級數據科學家撰寫,得到了黃鐵軍、韋青、張崢、周明等中國人工智能領域的領軍人物的一致好評和推薦。在內容方面,本書理論與實操兼顧,一方面系統講解了Embedding的基礎、技術、原理、方法和性能優化,一方面詳細列舉和分析了Embedding在機器學習性能提升、中英文翻譯、推薦系統等6個重要場景的應用實踐;在寫作方式上,秉承復雜問題簡單化的原則,盡量避免復雜的數學公式,盡量采用可視化的表達方式,旨在降低本書的學習門檻,讓讀者能看得完、學得會。全書一共16章,分為兩個部分:第1部分(第1~9章)Embedding理論知識。主要講解Embedding的基礎知識、原理以及如何讓Embedding落地的相關技術,如TensorFlow和PyTorch中的Embedding層、CNN算法、RNN算法、遷移學習方法等,重點介紹了Transformer和基于它的GPT、BERT預訓練模型及BERT的多種改進版本等。第二部分(第10~16章)Embedding應用實例。通過6個實例介紹了Embedding及相關技術的實際應用,包括如何使用Embedding提升傳統機器學習性,如何把Embedding技術應用到推薦系統中,如何使用Embedding技術提升NLP模型的性能等。

吳茂貴 王紅星 ·人工智能 ·11.3萬字

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