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Hands/On Machine Learning with C++
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ImplementsupervisedandunsupervisedmachinelearningalgorithmsusingC++librariessuchasPyTorchC++API,Caffe2,Shogun,Shark-ML,mlpack,anddlibwiththehelpofreal-worldexamplesanddatasetsKeyFeatures.Becomefamiliarwithdataprocessing,performancemeasuring,andmodelselectionusingvariousC++libraries.Implementpracticalmachinelearninganddeeplearningtechniquestobuildsmartmodels.DeploymachinelearningmodelstoworkonmobileandembeddeddevicesBookDescriptionC++canmakeyourmachinelearningmodelsrunfasterandmoreefficiently.Thishandyguidewillhelpyoulearnthefundamentalsofmachinelearning(ML),showingyouhowtouseC++librariestogetthemostoutofyourdata.ThisbookmakesmachinelearningwithC++forbeginnerseasywithitsexample-basedapproach,demonstratinghowtoimplementsupervisedandunsupervisedMLalgorithmsthroughreal-worldexamples.Thisbookwillgetyouhands-onwithtuningandoptimizingamodelfordifferentusecases,assistingyouwithmodelselectionandthemeasurementofperformance.You’llcovertechniquessuchasproductrecommendations,ensemblelearning,andanomalydetectionusingmodernC++librariessuchasPyTorchC++API,Caffe2,Shogun,Shark-ML,mlpack,anddlib.Next,you’llexploreneuralnetworksanddeeplearningusingexamplessuchasimageclassificationandsentimentanalysis,whichwillhelpyousolvevariousproblems.Later,you’lllearnhowtohandleproductionanddeploymentchallengesonmobileandcloudplatforms,beforediscoveringhowtoexportandimportmodelsusingtheONNXformat.BytheendofthisC++book,youwillhavereal-worldmachinelearningandC++knowledge,aswellastheskillstouseC++tobuildpowerfulMLsystems.Whatyouwilllearn.ExplorehowtoloadandpreprocessvariousdatatypestosuitableC++datastructures.EmploykeymachinelearningalgorithmswithvariousC++libraries.Understandthegrid-searchapproachtofindthebestparametersforamachinelearningmodel.ImplementanalgorithmforfilteringanomaliesinuserdatausingGaussiandistribution.Improvecollaborativefilteringtodealwithdynamicuserpreferences.UseC++librariesandAPIstomanagemodelstructuresandparameters.ImplementaC++programtosolveimageclassificationtaskswithLeNetarchitectureWhothisbookisforYouwillfindthisC++machinelearningbookusefulifyouwanttogetstartedwithmachinelearningalgorithmsandtechniquesusingthepopularC++language.AswellasbeingausefulfirstcourseinmachinelearningwithC++,thisbookwillalsoappealtodataanalysts,datascientists,andmachinelearningdeveloperswhoarelookingtoimplementdifferentmachinelearningmodelsinproductionusingvarieddatasetsandexamples.WorkingknowledgeoftheC++programminglanguageismandatorytogetstartedwiththisbook.

Kirill Kolodiazhnyi ·電子通信 ·10.7萬(wàn)字

基于加權(quán)多維標(biāo)度的無(wú)線信號(hào)定位理論與方法
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本書(shū)系統(tǒng)闡述了基于加權(quán)多維標(biāo)度的無(wú)線信號(hào)定位理論與方法,全書(shū)包含3大部分14章內(nèi)容。第1部分為基礎(chǔ)知識(shí)篇(第1~3章),包括緒論、數(shù)學(xué)預(yù)備知識(shí)及無(wú)線信號(hào)定位統(tǒng)計(jì)性能分析。第2部分為基本定位方法篇(第4~8章),包括基于TOA觀測(cè)信息的加權(quán)多維標(biāo)度定位方法、基于TDOA觀測(cè)信息的加權(quán)多維標(biāo)度定位方法、基于RSS觀測(cè)信息的加權(quán)多維標(biāo)度定位方法、基于TOA/FOA觀測(cè)信息的加權(quán)多維標(biāo)度定位方法及基于TDOA/FDOA觀測(cè)信息的加權(quán)多維標(biāo)度定位方法。第3部分為拓展定位方法篇(第9~14章),包括傳感器位置誤差存在條件下基于TOA觀測(cè)信息的加權(quán)多維標(biāo)度定位方法、傳感器位置誤差存在條件下基于TDOA觀測(cè)信息的加權(quán)多維標(biāo)度定位方法、基于TOA/FOA觀測(cè)信息的多不相關(guān)源加權(quán)多維標(biāo)度定位方法、校正源存在條件下基于TDOA觀測(cè)信息的加權(quán)多維標(biāo)度定位方法、面向無(wú)線傳感網(wǎng)節(jié)點(diǎn)定位的加權(quán)多維標(biāo)度TOA定位方法及面向無(wú)線傳感網(wǎng)節(jié)點(diǎn)定位的加權(quán)多維標(biāo)度RSS定位方法。本書(shū)可作為高等院校信號(hào)與信息處理、通信與信息系統(tǒng)、控制科學(xué)與工程、應(yīng)用數(shù)學(xué)等專業(yè)的專題閱讀材料或研究生選修教材,也可作為通信、雷達(dá)、電子、導(dǎo)航測(cè)繪、航天航空等領(lǐng)域的科學(xué)工作者和工程技術(shù)人員自學(xué)或研究的參考書(shū)。

王鼎 ·電子通信 ·10.5萬(wàn)字

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