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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

Python深度學習:基于TensorFlow(第2版)
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1.內容選擇:提供全棧式的解決方案。深度學習涉及范圍比較廣,既有對基礎、原理的要求,也有對代碼實現的要求。如何在較短時間內快速提高深度學習的水平?如何盡快把所學運用到實踐中?這方面雖然沒有捷徑可言,但卻有方法可循。本書基于這些考量,希望能給你提供一站式解決方案。2.層次安排:找準易撕口,快速實現由點到面的突破。我們打開塑料袋時,一般從易撕口開始,這樣即使再牢固的袋子也很容易打開。面對深度學習這個“牢固袋子”,我們也可以采用類似方法,找準易撕口。如果沒有,就創造一個易撕口,并通過這個易撕口,實現點到面的快速擴展。3.表達形式:讓圖說話,一張好圖勝過千言萬語。機器學習、深度學習中有很多抽象的概念、復雜的算法、深奧的理論,如NumPy的廣播機制、梯度下降對學習率敏感、神經網絡中的共享參數、動量優化法、梯度消失或爆炸等,這些內容如果只用文字來描述,可能很難達到讓人茅塞頓開的效果,但如果用一些圖來展現,再加上適當的文字說明,往往能取得非常好的效果,正所謂一張好圖勝過千言萬語。除了以上談到的三個方面,為了幫助大家更好地理解,更快地掌握機器學習、深度學習這些人工智能的核心內容,本書還包含了其他方法,相信閱讀本書的讀者都能體會到。我們希望通過這些方法或方式帶給你不一樣的理解和體驗,使你感到抽象數學不抽象、深度學習不深奧、復雜算法不復雜、難學的深度學習也易學,這也是我們寫這本書的主要目的。

吳茂貴 王冬等 ·人工智能 ·11.5萬字

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