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深度学习——模型、算法优化与实战 版权信息
- ISBN：9787113306489
- 条形码：9787113306489 ; 978-7-113-30648-9
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
深度学习——模型、算法优化与实战 本书特色
书中采用实例驱动教学的形式，将理论与实例相结合进行讲解，让读者在实战中掌握所学知识，并且从不同的方位展现一个知识点的用法，真正做到融会贯通。详解使用TensorFlow、Keras和Scikit-learn进行深度学习开发的相关知识，帮助读者解决实际工作中的问题。书中还介绍了很多开发经验和技巧，让读者可以在学习过程中更轻松地理解相关知识点及概念，更快地掌握关键技术的应用技巧。
深度学习——模型、算法优化与实战 内容简介
本书循序渐进地讲解了开发深度学习程序的核心知识，并通过具体实例演练了TensorFlow、Keras和Scikit-learn在深度学习方面的开发方法和流程。书中首先介绍了深度学习开发基础，然后结合实例介绍了加载数据集、监督学习、无监督学习、模型选择和评估、核心算法、前馈神经网络、卷积神经网络的具体应用，*后讲解了NBA季后赛预测分析系统开发、AI考勤管理系统开发、AI智能问答系统开发、AI声音识别系统开发、鲜花识别系统开发、情感文本识别系统开发、实时电影推荐系统开发等内容。<title></title>
深度学习——模型、算法优化与实战 目录
目录第1章深度学习开发基础1.1人工智能技术的兴起11.1.1人工智能介绍11.1.2人工智能的研究领域11.1.3和人工智能相关的几个重要概念21.1.4人工智能的两个重要发展阶段31.2机器学习和深度学习31.2.1机器学习31.2.2深度学习41.2.3机器学习和深度学习的区别41.3深度学习工具概览51.3.1TensorFlow51.3.2Keras71.3.3Scikit-learn7第2章加载数据集实战92.1Scikit-learn内置的标准数据集API92.1.1波士顿房价数据集（适用于回归任务）92.1.2威斯康星州乳腺癌数据集（适用于分类问题）102.1.3糖尿病数据集（适用于回归任务）102.1.4手写数字数据集（适用于分类任务）112.1.5Fisher的鸢尾花数据集（适用于分类问题）122.1.6红酒数据集（适用于分类问题）122.2自定义数据集132.2.1生成聚类数据132.2.2生成同心圆样本点132.2.3生成模拟分类数据集142.2.4生成太极型非凸集样
展开全部
深度学习——模型、算法优化与实战 作者简介
张洪朋，8年Python开发经验，精通Python深度学习，设计模式，擅长自动化运维平台开发。并且拥有10年以上Java、C++开发经验，熟悉关系型数据库，精通Linux 作系统。现在负责企业云的运维和架构工作，业余时间喜欢创作和技术分享。
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