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神经网络与深度学习
¥108.8(7.3折)定价:¥149.0本书涵盖了经典和现代的深度学习模型。章节分为三类:第1部分为神经网络的基础。许多传统的机器学习模型可以理解为神经网络的特殊情况。前两章的重点是理解传统机器学习和神经网络之间的关系。支持向量机、线性/逻辑回归、奇异值分解、矩阵分解和推荐系统都是神经网络的特例。本书将这些方法与特征工程方法如word2vec一起进行了研究。第2部分是神经网络的基本原理。训练和正则化的详细讨论在第3章和第4章提供。第5章和第6章介绍了径向基函数(RBF)网络
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计算机科学丛书数据挖掘:原理与实践(基础篇)
¥101.5(7.3折)定价:¥139.0全书理论联系实际,全面讲述数据挖据理论、技术及应用的教材。研讨了数据挖掘的方方面面,从基础理论到复杂数据类型及其应用。不仅讨论传统的数据挖掘问题,而且介绍了不错数据类型,例如文本、时间序列、离散序列、空间数据、图数据和社会网络。本书由基础篇和进阶篇组成。基础篇对应原书的~11章,进阶篇对应原书的2~20章...
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DAX权威指南:运用Power BI、SQL Server Analysis Services和Excel实现商业智能分
¥131.6(7折)定价:¥188.0本书是微软DAX语言在商业智能分析、数据建模和数据分析方面的指南。通过对本书的学习,你将了解如何使用DAX语言进行商业智能分析、数据建模和数据分析;你将掌握从基础表函数到不错代码,以及模型优化的所有内容;你将确切了解在运行DAX表达式时,引擎内部所执行的操作,并利用这些知识编写可以高速运行且健壮的代码。本书第2版的重点内容包括基于免费的Power BI Desktop来构建和运行示例,帮助你在Power Bl、SQL Server A
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人工智能:原理与实践
¥111.8(7.5折)定价:¥149.0本书介绍了经典人工智能(逻辑或演绎推理)和现代人工智能(归纳学习和神经网络)之间的覆盖范围。分别阐述了三类方法:演绎推理方法: 这些方法从预先定义的假设开始,并对其进行推理,以得出合乎逻辑的结论。底层方法包括搜索和基于逻辑的方法。这些方法在第 1 章到第 5 章中讨论。归纳学习方法:这些方法从例子开始,并使用统计方法来得出假设。示例包括回归建模、支持向量机、神经网络、强化学习、无监督学习和概率图形模型。这些方法在第 6 章到第 11
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软件逆向分析技术及应用
¥104.9(7折)定价:¥149.8本书根据本科生和研究生软件逆向分析相关课程的教学需要,以实例为导引,面向攻防实践,将逆向分析基础和工具融入实例的剖析过程中,使学生能够在解决实际问题的过程中掌握相关基础和常用工具的使用方法。通过对软件逆向基础、常见文件格式解析、常用反汇编算法及缺陷分析、Android程序逆向基础和相关工具的介绍,读者能够掌握基本的逆向分析方法。随着逆向分析技术的不断演进,一些新的理论和技术不断涌现,本书围绕代码混淆和反混淆、漏洞挖掘及协议逆向分析技术