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劉長龍

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從機器學習到深度學習:基于scikit-learn與TensorFlow的高效開發(fā)實戰(zhàn)
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這是一本場景式的機器學習實踐書,筆者努力做到“授人以漁,而非授人以魚”。理論方面從人工智能(AI)與機器學習(ML)的基本要素講起,逐步展開有監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習、強化學習這三大類模型的應用場景與算法原理;實踐方面通過金融預測、醫(yī)療診斷概率模型、月球登陸器、圖像識別、寫詩機器人、中國象棋博弈等案例啟發(fā)讀者將機器學習應用在各行各業(yè)里,其中后三個案例使用了深度學習技術。本書試圖用通俗的語言講解涵蓋算法模型的機器學習,主要內(nèi)容包括機器學習通用概念、三個基本科學計算工具、有監(jiān)督學習、聚類模型、降維模型、隱馬爾可夫模型、貝葉斯網(wǎng)絡、自然語言處理、深度學習、強化學習、模型遷移等。在深入淺出地解析模型與算法之后,介紹使用Python相關工具進行開發(fā)的方法、解析經(jīng)典案例,使讀者做到“能理解、能設計、能編碼、能調(diào)試”,沒有任何專業(yè)基礎的讀者在學習本書后也能夠上手設計與開發(fā)機器學習產(chǎn)品。本書內(nèi)容深入淺出、實例典型,適合對機器學習感興趣的產(chǎn)品設計、技術管理、數(shù)據(jù)分析、軟件開發(fā)或?qū)W生讀者。閱讀本書既能了解當前工業(yè)界的主流機器學習與深度學習開發(fā)工具的使用方法,又能從戰(zhàn)略方面掌握如何將人工智能技術應用到自己的企業(yè)與產(chǎn)品中。

劉長龍 ·人工智能 ·19.6萬字

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