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290筆商品,1/15頁

1.機器學習測試入門與實踐(全彩)(簡體書)

作者:艾輝  出版社:人民郵電出版社  出版日:2020/10/01

本書全面且系統地介紹了機器學習測試技術與質量體系建設,分為5部分,共15章。第一部分(第1~4章)涵蓋了機器學習、Python編程、數據分析的基礎知識;第二部分(第5~7章)介紹了大數據基礎、大數據測試指南及相關工具實踐;第三部分(第8~10章)講解了機器學習測試基礎、特徵專項測試及模型算法評估測試;第四部分(第11~13章)介紹了模型評估平臺實踐、機器學習工程技術及機器學習的持續交付流程;第五部

定價:708元   優惠價: 79559

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2.機器學習提升法:理論與算法(簡體書)

作者:(美)羅伯特‧夏皮雷;約夫‧弗雷德  出版社:人民郵電出版社  出版日:2020/10/01

本書主要介紹一種機器學習算法――提升法,主要關注其基礎理論和算法,也兼顧了應用。全書共14章,分為4個部分。首先給出機器學習算法及其分析的概要介紹,然後第一部分重點探究了提升法的核心理論及其泛化能力。第二部分主要介紹了有助於理解和解釋提升法的其他理論,包括基於博弈論的解釋、貪心算法、迭代投射算法,並與信息幾何學和凸優化建立了聯繫。第三部分主要介紹利用基於置信度的弱預測的AdaBoost算法的實用擴

定價:654元   優惠價: 79517

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3.分布式機器學習實戰(簡體書)

作者:陳敬雷  出版社:清華大學出版社(大陸)  出版日:2020/09/26

本書由淺入深,逐步講解分布式機器學習的框架及應用,內容板塊包括主流大數據算法系統架構設計、大數據基礎、mahout分布式機器學習平臺、Spark分布式機器學習平臺、TensorFlow等。同時配套完整工業級實戰項目,例如個性化推薦算法系統、人臉識別,對話機器人。通過閱讀本書,讀者不僅可以學習到分布式機器學習的知識,還能通過實戰案例更好地將理論融入到實際工作中。 本書適合想學習分布式機器學習的初學者

定價:714元   優惠價: 79564

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4.TinyML:基於TensorFlow Lite在Arduino和超低功耗微控制器上部署機器學習(簡體書)

作者:(美)皮特‧沃登;(美)丹尼爾‧西圖納亞克  出版社:機械工業出版社  出版日:2020/09/11

TinyML是指微型機器學習,更準確地說,TinyML是指工程師們在mW功率以下的設備上,實現機器學習的方法、工具和技術。TinyML將深度學習和嵌入式系統相結合,使得微型設備可以做出令人驚歎的事情。作者解釋了如何訓練足夠小以適合任何環境的模型。對於希望在嵌入式系統中搭建機器學習項目的軟件及硬件開發人員而言,本書是一個理想的指南,它將一步步地指導你創建一系列TinyML項目。閱讀本書無需任何機器學

定價:894元   優惠價: 79706

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5.深度學習(簡體書)

作者:徐立芳  出版社:人民郵電出版社  出版日:2020/09/01

本書較為全面地介紹了深度學習的基本概念、算法原理以及實現框架。全書共9章,分別介紹了深度學習的發展歷史、神經網絡與深度神經網絡、卷積神經網絡、循環神經網絡、深度學習在目標檢測和圖像描述中的應用、生成對抗網絡、深度遷移學習和深度強化學習等,並提供了應用實例,旨在通過練習和操作實踐幫助讀者鞏固所學的內容。本書可作為高等院校人工智能、計算機、自動化、電子等相關專業的深度學習教材,也可供人工智能、圖像處理

定價:252元   優惠價: 79199

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6.從零開始學TensorFlow 2.0(簡體書)

作者:趙銘  出版社:電子工業出版社  出版日:2020/09/01 裝訂:平裝

本書從TensorFlow 2.0的基礎知識講起,深入介紹TensorFlow 2.0的進階實戰,並配合項目實戰案例,重點介紹使用TensorFlow 2.0的新特性進行機器學習的方法,使讀者能夠系統地學習機器學習的相關知識,並對TensorFlow 2.0的新特性有更深入的理解。本書共14章,主要介紹機器學習、TensorFlow 2.0基礎、張量、數據層、CNN等內容,中間還穿插了機器學習中常

定價:474元   優惠價: 79374

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7.機器學習:Python+sklearn+TensorFlow 2.0(微課視頻版)(簡體書)

作者:王衡軍  出版社:清華大學出版社(大陸)  出版日:2020/08/27

本書討論了機器學習的基本問題和基本算法。從方便學習的目的出發,本書主要以聚類任務、回歸任務、分類任務、標注任務、概率模型、神經網絡模型、深度學習模型七個主題對相關內容進行組織。前四個主題以機器學習的四個主要任務為核心討論相關算法及基礎知識。概率類模型和神經網絡類模型可以完成聚類、回歸、分類和標注等多類任務,但它們各有自成體系的基礎知識,因此各設一個主題進行集中討論,可能更方便讀者理解。深度學習模型

定價:419元   優惠價: 79331

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8.對抗機器學習(簡體書)

作者:(美)安東尼‧D. 約瑟夫;布萊恩‧尼爾森  出版社:機械工業出版社  出版日:2020/08/19

本書由機器學習安全領域的學者撰寫,針對存在安全威脅的對抗性環境,討論如何構建健壯的機器學習系統,全面涵蓋所涉及的理論和工具。全書分為四部分,分別討論對抗機器學習的基本概念、誘發型攻擊、探索性攻擊和未來發展方向。書中介紹了當前*實用的工具,你將學會利用它們來監測系統安全狀態並進行數據分析,從而設計出有效的對策來應對新的網絡攻擊;詳細討論了隱私保護機制和分類器的近似*優規避,在關於垃圾郵件和網絡安全的

定價:594元   優惠價: 79469

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9.機器學習:基於約束的方法(簡體書)

作者:(意大利)馬可‧戈里  出版社:機械工業出版社  出版日:2020/08/19

本書從全新的視角詮釋了機器學習的基本模型和算法,重點討論了當前的兩項研究熱點――神經網絡和核方法。全書緊緊圍繞從環境約束中學習的概念,將符號知識庫作為約束集合,通過採用多值邏輯形式的思想,實現了約束方法與機器學習的深度融合。特別是對深度學習的講解,很好地呈現了本書中所遵循的基於約束的方法。此外,本書還提供不同難度等級的練習及參考答案,適合高等院校計算機相關專業的學生參考,也適合業界研究人員和技術人

定價:714元   優惠價: 79564

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10.強化學習入門:從原理到實踐(簡體書)

作者:葉強;閆維新;黎斌  出版社:機械工業出版社  出版日:2020/08/14

本書以理論和實踐相結合的形式深入淺出地介紹強化學習的歷史、基本概念、經典算法和一些前沿技術,共分為三大部分:第壹部分(1~5章)介紹強化學習的發展歷史、強化學習的基本概念以及一些經典的強化學習算法;第二部分(6~9章)在簡要回顧深度學習技術的基礎上著重介紹深度強化學習的一些前沿實用算法;第三部分(*後一章)以五子棋為例詳細講解戰勝了人類頂級圍棋選手的Alpha Zero算法的核心思想。

定價:474元   優惠價: 87412

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11.機器學習的數學理論(簡體書)

作者:(中)史斌;(美)S.S.艾揚格  出版社:機械工業出版社  出版日:2020/08/04 裝訂:平裝

本書重點研究機器學習的數學理論。第壹部分探討了在非凸優化問題中,選擇梯度下降步長來避免嚴格鞍點的*優性和自適應性。在第二部分中,作者提出了在非凸優化中尋找局部極小值的算法,並利用牛頓第二定律在一定程度上得到無摩擦的全域極小值。第三部分研究了含有噪聲和缺失數據的子空間聚類問題,這是一個由隨機高斯噪聲的實際應用數據和/或含有均勻缺失項的不完全數據激發的問題。*後,提出了一種新的具有粘性網正則化的VAR

定價:414元   優惠價: 79327

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12.遷移學習(簡體書)

作者:楊強;張宇;戴文淵;潘嘉林  出版社:機械工業出版社  出版日:2020/08/03 裝訂:平裝

本書是關於遷移學習的基礎、方法、技術和應用的一本書。內容分成兩個部分:第壹部分介紹了遷移學習的基礎。第二部分涵蓋了遷移學習的許多應用領域。遷移學習解決的是學習系統如何快速地適應新場景、新任務和新環境。其研究涉及科學和工程的許多領域,包括人工智能、算法理論、概率和統計等。本書是一本供經驗豐富的機器學習研究人員和應用程序開發人員使用的參考書。

定價:834元   優惠價: 87726

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13.超限學習機理論技術與應用(簡體書)

作者:鄧宸偉;周士超  出版社:人民郵電出版社  出版日:2020/08/01

本書對超限學習機近年來取得的各方面成果進行詳細的闡述與分析。本書分為4個部分:第1部分(第1~2章)主要介紹超限學習機的基本概念與核心理論;第2部分(第3~4章)系統介紹超限學習機理論為應對數據分類、回歸以及特徵學習等重要機器學習任務所做的技術性調整;第3部分(第5~6章)主要介紹超限學習機的工程實現與領域應用案例;第4部分(第7章)對全書進行總結,並歸納出若干挑戰性問題以待後續研究。本書附錄部分

定價:894元   優惠價: 87778

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14.深度學習實踐教程(簡體書)

作者:吳微  出版社:電子工業出版社  出版日:2020/08/01

本書共分8章,內容包括深度學習基礎、深度學習框架PyTorch的安裝、PyTorch基礎、線性回歸和邏輯回歸、全連接神經網絡、卷積神經網絡、循環神經網絡及生成式對抗網絡。本書首先從深度學習基礎知識入手,引領讀者動手搭建深度學習框架PyTorch,然後在PyTorch框架下實現深度學習中常用的網絡模型。通過本書,讀者可對深度學習有一個清晰的認識。本書中的程序均可在Windows系統中運行,不受是否具

定價:252元   優惠價: 87219

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15.突圍算法:機器學習算法應用(簡體書)

作者:劉凡平  出版社:電子工業出版社  出版日:2020/08/01

本書主要對算法的原理進行了介紹,並融合大量的應用案例,詳細介紹使用機器學習模型的一般方法,幫助讀者理解算法原理,學會模型設計。本書首先介紹數據理解、數據的處理與特徵,幫助讀者認識數據;然後從宏觀、系統的角度介紹機器學習算法分類、一般學習規則及機器學習的基礎應用;接著根據項目研發的流程,詳細介紹了模型選擇和結構設計、目標函數設計、模型訓練過程設計、模型效果的評估與驗證、計算性能與模型加速;最後通過多

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16.深度學習算法與實踐(簡體書)

作者:于子葉  出版社:人民郵電出版社  出版日:2020/08/01 裝訂:平裝

本書旨在為讀者建立完整的深度學習知識體系。全書內容包含3個部分,第一部分為與深度學習相關的數學基礎;第二部分為深度學習的算法基礎以及相關實現;第三部分為深度學習的實際應用。通過閱讀本書,讀者可加深對深度學習算法的理解,並將其應用到實際工作中。本書適用於對深度學習感興趣並希望從事相關工作的讀者,也可作為高校相關專業的教學參考書。

定價:414元   優惠價: 87360

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17.集成學習:基礎與算法(簡體書)

作者:李楠;周志華  出版社:電子工業出版社  出版日:2020/08/01 裝訂:平裝

集成學習方法是一類先進的機器學習方法,這類方法訓練多個學習器並將它們結合起來解決一個問題,在實踐中獲得了巨大成功。全書分為三部分。第一部分主要介紹集成學習的背景知識;第二部分主要介紹集成學習方法的核心知識,包括Boosting、Bagging、Random Forests等經典算法,平均、投票和Stacking等模型和方法、相關理論分析工作,以及多樣性度量和增強方面的進展。第三部分介紹集成學習方法

定價:534元   優惠價: 87465

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18.PyTorch深度學習實戰:從新手小白到數據科學家(簡體書)

作者:張敏  出版社:電子工業出版社  出版日:2020/08/01 裝訂:平裝

本書以深度學習為核心,詳細講解Pytorch技術堆棧,力求使用最直白的語言,帶更多的小白學員入門甚至精通深度學習。本書共分為10個章節,前五個章節主要講解深度學習中的基本算法及概念,通過使用Pytorch實現經典的神經網絡並輔以"課後加油站”小節補充數學知識,力求讓每一個知識點、每一個章節、每一個實驗都能在學員腦海中留下印象,做到看了能做、做了能會、會了能用。後面五個章節作為Pytorch的進階,

定價:654元   優惠價: 87569

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19.深度學習進階:卷積神經網絡和對象檢測(簡體書)

作者:(瑞士)翁貝托‧米凱盧奇  出版社:機械工業出版社  出版日:2020/07/27 裝訂:平裝

本書介紹卷積神經網絡的核心——錯綜複雜的細節和算法的微妙之處。主要包括卷積神經網絡的高級主題和使用Keras和TensorFlow的物件檢測。

定價:474元   優惠價: 79374

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20.機器學習算法與應用(微課視頻版)(簡體書)

作者:楊雲;段宗濤  出版社:清華大學出版社(大陸)  出版日:2020/07/17 裝訂:平裝

本書內容涵蓋經典的有監督機器學習算法,無監督機器學習算法,深度機器學習算法,闡述從淺層學習到深度學習,從簡單的線性模型到複雜的神經網絡非線性模型的原理與應用。書中每個章節遵循先簡介理論基礎,再構建數學模型,然後輔以實例分析,從理論到實踐的講解原則。每個章節可獨立閱讀,也可從前向後,從簡到難,從淺層學習到深度學習,循序漸進學習。本書最大特色為機器學習算法的嵌入化應用,尤其對難於並行化的深度學習算法,

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