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機器學習基礎:從入門到求職
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本書是一本機器學習算法方面的理論+實踐讀物,主要包含機器學習基礎理論、回歸模型、分類模型、聚類模型、降維模型和深度學習模型六大部分。機器學習基礎理論部分包含第1、2章,主要介紹機器學習的理論基礎和工程實踐基礎。第3章是回歸模型部分,主要包括模型的建立、學習策略的確定和優化算法的求解過程,最后結合三種常見的線性回歸模型實現了一個房價預測的案例。第4至11章詳細介紹了幾種常見的分類模型,包括樸素貝葉斯模型、K近鄰模型、決策樹模型、Logistic回歸模型、支持向量機模型、隨機森林模型、AdaBoost模型和提升樹模型,每一個模型都給出了較為詳細的推導過程和實際應用案例。第12章系統介紹了五種常見的聚類模型,包括K-Means聚類、層次聚類、密度聚類、譜聚類和高斯混合聚類,每一個模型的原理、優缺點和工程應用實踐都給出了較為詳細的說明。第13章系統介紹了四種常用的降維方式,包括奇異值分解、主成分分析、線性判別分析和局部線性嵌入,同樣給出了詳細的理論推導和分析。最后兩章分別是詞向量模型和深度神經網絡模型,其中,詞向量模型詳細介紹了Word2Vec和Doc2Vec模型的原理推導和應用;深度神經網絡模型系統介紹了深度學習相關的各類基礎知識。

胡歡武編著 ·人工智能 ·12.3萬字

Serverless架構下的AI應用開發:入門、實戰與性能優化
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這是一部指導讀者在Serverless架構下開發、部署和運維機器學習項目的實戰性著作。本書由阿里巴巴官方出品,來自阿里云和螞蟻集團的Serverless產品專家、AI算法專家、Serverless解決方案架構師、Serverless工具鏈技術負責人聯合撰寫,全方位地梳理和總結了阿里在Serverless架構下的機器學習實戰經驗,得到了企業界和學術界的10余位專家的高度認可。具體內容上,本書主要包含如下幾個方面:(1)Serverless架構基礎詳細介紹了Serverless架構的概念、特點和應用場景,Serverless架構下的應用開發、部署的流程和方法,以及傳統的Web框架如何向Serverless架構遷移和部署,這些都是在Serverless架構下開發和部署應用必備的基礎知識。(2)機器學習算法和機器學習框架在Serverless架構下的應用詳細講解了支持向量機、神經網絡等各種機器學習常用的算法和模型,以及Scikit-learn、TensorFlow、Pytorch、PaddlePaddle等4種主流深度學習框架與Serverless架構的結合,為讀者在Serverless架構下開發機器學習應用打下基礎。(3)Serverless架構下的機器學習項目實戰首先通過幾個實戰案例講解了圖像識別、模型升級、情感分析等機器學習領域的高頻應用的Serverless化,為傳統的AI應用遷移和部署到Serverless架構給出指引;然后通過兩個綜合案例講解了機器學習應用在Serverless架構上從設計、開發、部署到運維的全流程。(4)Serverless應用性能優化總結了Serverless架構下應用性能優化的方法和經驗,比如冷啟動的優化方案、開發注意事項等。

劉宇 田初東等 ·人工智能 ·12萬字

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