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312筆商品,1/16頁

1.機器學習基礎:基於Python和scikit-learn的機器學習應用(簡體書)

作者:(美)海特‧薩拉赫  出版社:中國水利水電出版社(水利電力出版社)  出版日:2020/11/01 裝訂:平裝

本書解釋了scikit-learn API,它是為促進構建機器學習應用程序而創建的軟件包。通過本書的閱讀,讀者將學習如何解釋有監督和無監督模型之間的差異,以及如何將一些流行的算法應用于現實生活中的數據集。首先,本書講解了如何使用scikit-learn的語法。監督和非監督模型之間的差異,以及為每個數據集選擇適當算法的重要性。您將對實際數據集應用無監督聚類算法來發現模式和配置文件,並探索解決無監督機

定價:419元   優惠價: 79331

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2.機器學習實戰:基於Scikit-Learn Keras和TensorFlow(原書第2版)(簡體書)

作者:(法)奧雷利安‧傑龍  出版社:機械工業出版社  出版日:2020/10/01 裝訂:平裝

定價:894元   優惠價: 79706

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3.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 裝訂:平裝

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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4.深度學習方法解析與實戰應用(簡體書)

作者:崔翛龍  出版社:西安電子科技大學出版社  出版日:2020/10/01 裝訂:平裝

本書以深入淺出的方式,講解何為“人工智能”,如何掌握以深度學習為代表的人工智能相關方法,以及如何進行落地應用。本書從理論、工具基礎講解開始,層層遞進,分別向讀者清晰地展現了卷積神經網絡、生成式對抗網絡、循環神經網絡、深度強化學習的知識脈絡與方法原理。同時,按照具體應用場景,結合主流深度學習框架,給出所講述理論的落地應用案例和編程開發指導,旨在結合理論與實踐,平衡知識的深度與廣度,明確入門與進階路徑

定價:288元   優惠價: 79228

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5.機器學習技術(簡體書)

作者:艾旭升  出版社:電子工業出版社  出版日:2020/10/01

機器學習是一門多領域交叉學科,涉及概率論、統計學、矩陣論、神經網絡、計算機等多門學科。其目標是模擬人類的學習活動,從數據中獲取知識和技能,重新組織已有的知識結構,從而不斷改善系統性能。本書共9項目。項目1介紹機器學習基礎,概要介紹機器學習的發展簡史和一般步驟,以及本書涉及的方法和算法;項目2項目7討論k近鄰算法、線性回歸、決策樹、貝葉斯分類、支持向量機、集成學習等監督學習方法;項目8介紹聚類的基本

定價:264元   優惠價: 79209

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6.基於Google雲平臺的機器學習和深度學習入門(簡體書)

作者:(日)吉川隼人  出版社:機械工業出版社  出版日:2020/10/01 裝訂:平裝

本書主要介紹了Google雲平臺中有關機器學習的多種工具,以及如何使用它們來進行機器學習。這些工具對使用者在機器學習理論方面的要求很低,讀者可以在僅瞭解一點有關機器學習基礎知識的前提下使用它們。 本書在使用每種機器學習的工具或技術之前,都會對相應的理論進行較為詳實的介紹。但也同時考慮了機器學習理論的複雜性,在對理論知識的介紹中避免了複雜的數學公式,取而代之的是生動淺顯的例子。其中很多示例是使用P

定價:474元   優惠價: 79374

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7.實踐深度學習(簡體書)

作者:(日)藤田一彌;(日)高原步  出版社:機械工業出版社  出版日:2020/10/01 裝訂:平裝

《實踐深度學習》共6章,第1章主要介紹深度學習必備的器材、操作系統及中間件的安裝方法;第2、3章解讀了深度學習示例中的基本術語;第4章則通過示例程序說明瞭VGG-16、ResNet-152的具體操作方法,並給出了提升估測精度的方法。而第5章介紹了基於26層網絡的Yolo和有助於醫學圖像目標識別的U形23層網絡模型。第6章以訓練擅長井字棋遊戲的計算機為例,全面展示了強化學習的操作方法。

定價:414元   優惠價: 79327

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8.機器學習從原理到應用(簡體書)

作者:卿來雲;黃慶明  出版社:人民郵電出版社  出版日:2020/10/01 裝訂:平裝

本書共11章,主要介紹機器學習的基本概念和兩大類常用的機器學習模型,即監督學習模型和非監督學習模型。針對監督學習模型,本書介紹了線性模型(線性回歸、Logistic回歸)、非線性模型(SVM、生成式分類器、決策樹)、集成學習模型和神經網絡模型及其訓練;針對非監督學習模型,本書講解了常用的降維技術(線性降維技術與非線性降維技術)和聚類算法(如均值聚類、GMM、層次聚類、均值漂移聚類、DBSCAN和基

定價:330元   優惠價: 79261

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9.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 裝訂:平裝

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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10.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:2020/10/01 裝訂:平裝

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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11.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 裝訂:平裝

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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12.基於機器學習的數據缺失值填補:理論與方法(簡體書)

作者:賴曉晨;張立勇;劉輝;吳霞  出版社:機械工業出版社  出版日:2020/09/07 裝訂:平裝

內容介紹這是一部講解如何基於機器學習技術實現數據缺失值填補的專著,與傳統的基於統計學的缺失值填補方法相比,效率上得到了較大的提升。作者基於多年的研究和實踐成果,創新性地提出了基於神經網絡的缺失值填補方法和基於TS模型的缺失值填補方法。全書共8章,可分為4個部分。第壹部分(第1~3章):首先介紹缺失值填補領域的缺失數據機制、基本概念、性能度量等基礎知識,隨後詳細闡述目前基於統計學、機器學習的缺失值填

定價:474元   優惠價: 79374

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13.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

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14.PyTorch深度學習入門與實戰(簡體書)

作者:王宇龍  出版社:中國鐵道出版社  出版日:2020/09/01 裝訂:平裝

定價:419元   優惠價: 79331

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15.機器學習(簡體書)

作者:謝椿;戴敏;李文強  出版社:上海交通大學出版社  出版日:2020/09/01

定價:411元   優惠價: 79325

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16.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:2020/09/01 裝訂:平裝

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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17.圖解機器學習--算法原理與Python語言實現(簡體書)

作者:丁毓峰  出版社:中國水利水電出版社(水利電力出版社)  出版日:2020/09/01 裝訂:平裝

《圖解機器學習―算法原理與 Python 語言實現》從應用場景出發,利用大量圖解和流程圖相結合的方式講解機器學習的基本知識及其常用經典算法的應用,全書沒有大篇幅的理論介紹和複雜的數學公式推導,也沒有生澀難懂的專業術語,而是通過淺顯易懂的圖示、直觀的流程圖以及與生活息息相關的實例應用讓讀者輕鬆學習和掌握機器學習知識,從而明白機器學習是如何影響和改變人類生活的。 本書共14章,覆蓋了監督學習、半監督

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18.基於PyTorch的深度學習(簡體書)

作者:(美)伊恩‧波恩特  出版社:中國電力出版社  出版日:2020/09/01 裝訂:平裝

·學習如何在生產環境部署深度學習模型。 ·研究多家領先公司的PyTorch用例。 ·學習如何對圖像應用遷移學習。 ·使用Wikipedia上訓練的一個模型應用前沿的NLP技術。 ·使用PyTorch的torchaudio庫用一個基於卷積的模型完成音頻分類。 ·使用TensorBoard和火焰圖調試PyTorch模型。 ·用Docker容器和Google Cloud上運行的Kuberne

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19.基於Azure的自動機器學習(簡體書)

作者:(美)莫昆圖;(美)沙阿;(美)卓偉雄  出版社:中國電力出版社  出版日:2020/09/01 裝訂:平裝

· 學習成功機器學習項目的最佳實踐。 · 使用Azure完成自動機器學習。 · 理解分類和回歸,以及模型可解釋性和透明性等概念。 · 瞭解如何在其他環境中使用Automated ML,如Azure Databricks、ML.NET和SQL Server。 · 探索推動機器學習大眾化的工具。

定價:408元   優惠價: 79322

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20.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 裝訂:平裝

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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