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机器学习与深度学习(Python版·微课视频版)
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机器学习与深度学习(Python版·微课视频版)电子书

本书的特是主要通过示例来讨论传统机器学习模型、深度学习模型和强化学习模型，更加适合初学者门使用。有详细的代码解读和案例说明，本书的内容全面，可供门学习和工程参考使用。

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121人正在读 | 0人评论 6.7

作       者：王衡军

出  版  社：清华大学出版社

出版时间：2022-07-01

字       数：16.5万

所属分类： 科技 > 计算机/网络 > 软件系统

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本书以任务为导向，讨论了机器学习和深度学习的主要问题，包括聚类、回归、分类、标注、降维、特征工程、超参数调优、序列决策（强化学习）和对抗攻等。书中对上述每个问题，分别从决策函数类模型、概率类模型和神经网络类模型三个角度来讨论具体的实现算法。 本书在内容上兼顾基础知识和应用实践。总体上，以基本理论知识为主线，逐步展，从概念手，逐步讨论算法思想，着重考虑知识的关联性，后落实到机器学习扩展库和深度学习框架的具体应用。具体到每个模型，采用以示例手、逐渐深的方式，尽量给出详尽的分析或推导。 本书的特是主要通过示例来讨论相关模型，适合初学者门使用。本书示例代码采用Python 3程序设计语言编写。传统机器学习算法的应用示例主要以ScikitLearn机器学习扩展库来实现，隐马尔可夫模型示例用hmmlearn扩展库来实现，条件随机场模型示例用CRF 工具来实现。深度学习算法的示例采用TensorFlow 2框架和MindSpore框架来实现。 本书适合计算机、人工智能及相关专业的学生使用，对于相关技术研究人员也有参考价值。<br/>【推荐语】<br/>本书的特是主要通过示例来讨论传统机器学习模型、深度学习模型和强化学习模型，更加适合初学者门使用。有详细的代码解读和案例说明，本书的内容全面，可供门学习和工程参考使用。<br/>
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内容简介

前言

第1章 安装环境与语言、框架概要

第2章 基础知识

第3章 聚类与降维

第4章 回归与多层神经网络

第5章 分类与卷积神经网络

第6章 标注与循环神经网络

第7章 特征工程与超参数调优及综合实例

第8章 强化学习*

第9章 对抗样本

参考文献

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