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機器學習實踐指南:案例應用解析
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《機器學習實踐指南:案例應用解析》是機器學習及數據分析領域不可多得的一本著作,也是為數不多的既有大量實踐應用案例又包含算法理論剖析的著作,作者針對機器學習算法既抽象復雜又涉及多門數學學科的特點,力求理論聯系實際,始終以算法應用為主線,由淺入深以全新的角度詮釋機器學習。全書分為準備篇、基礎篇、統計分析實戰篇和機器學習實戰篇。準備篇介紹了機器學習的發展及應用前景以及常用科學計算平臺,主要包括統計分析語言r、機器學習模塊mlpy和neurolab、科學計算平臺numpy、圖像識別軟件包opencv、網頁分析beautifulsoup等軟件的安裝與配置。基礎篇先對數學基礎及其在機器學習領域的應用進行講述,同時推薦配套學習的數學書籍,然后運用實例說明計算平臺的使用,以python和r為實現語言,重點講解了圖像算法、信息隱藏、最小二乘法擬合、因子頻率分析、歐氏距離等,告訴讀者如何使用計算平臺完成工程應用。最后,通過大量統計分析和機器學習案例提供實踐指南,首先講解回歸分析、區間分布、數據圖形化、分布趨勢、正態分布、分布擬合等數據分析基礎,然后講解神經網絡、統計算法、歐氏距離、余弦相似度、線性與非線性回歸、數據擬合、線性濾波、圖像識別、人臉辨識、網頁分類等機器學習算法。此書可供算法工程師、IT專業人員以及機器學習愛好者參考使用。

麥好 ·人工智能 ·13.3萬字

ChatGLM3大模型本地化部署、應用開發與微調
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《ChatGLM3大模型本地化部署、應用開發與微調》作為《PyTorch2.0深度學習從零開始學》的姊妹篇,專注于大模型的本地化部署、應用開發以及微調等。《ChatGLM3大模型本地化部署、應用開發與微調》不僅系統地闡述了深度學習大模型的核心理論,更注重實踐應用,通過豐富的案例和場景,引導讀者從理論走向實踐,真正領悟和掌握大模型本地化應用的精髓。全書共分13章,全方位、多角度地展示了大模型本地化實戰的完整方案,內容包括大模型時代的開端、PyTorch2.0深度學習環境搭建、基于gradio的云上自托管ChatGLM3部署實戰、使用ChatGLM3與LangChain實現知識圖譜抽取和智能問答、適配ChatGLM3終端的Template與Chain詳解、ChatGLM3多文本檢索的增強生成實戰、構建以人為本的ChatGLM3規范化Prompt提示工程、使用ChatGLM3的思維鏈構建、GLM源碼分析與文本生成實戰、低資源單GPU微調ChatGLM3實戰、會使用工具的ChatGLM3、上市公司財務報表非結構化信息抽取實戰、上市公司財務報表智能問答與財務預警實戰。《ChatGLM3大模型本地化部署、應用開發與微調》適合大模型的初學者、有一定基礎的大模型研究人員、大模型應用開發人員。同時,《ChatGLM3大模型本地化部署、應用開發與微調》還可作為高等院校或高職高專相關專業大模型課程的教材,助力培養新一代的大模型領域人才。

王曉華 ·人工智能 ·13萬字

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