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本书重点研究机器学习的数学理论。第一部分探讨了在非凸优化问题中, 选择梯度下降步长来避免严格鞍点的最优性和自适应性。第二部分提出了在非凸优化中寻找局部极小值的算法, 并利用牛顿第二定律在一定程度上得到无摩擦的全局极小值。第三部分研究了含有噪声和缺失数据的子空间聚类问题, 这是一个由随机高斯噪声的实际应用数据和含有均匀缺失项的不完全数据激发的问题 ; 还提出了一种新的具有粘性网正则化的VAR模型及其等价贝叶斯模型, 该模型既考虑了稳定的
本书涵盖人工智能学科的大多数领域，共分为十一章。章绪论，介绍人工智能的历史、近期新发展状态及所包含的领域。剩余十章分别介绍各领域的基本原理与技术，包括知识表示与逻辑系统、搜索与自动规划、不确定性推理、机器学习，以及近年快速发展的人工神经网络（深度学习）、强化学习、分布式人工智能与多智能体系统、平行智能、知识自动化、智能控制等...
本书深入讲解神经网络和深度学习技术，侧重于阐释深度学习的核心概念。作者以技术原理为导向，辅以贯穿全书的MNIST手写数字识别项目示例，介绍神经网络架构、反向传播算法、过拟合解决方案、卷积神经网络等内容，以及如何利用这些知识改进深度学习项目。学完本书后，读者将能够通过编写Python代码来解决复杂的模式识别问题...
本书详细描述了PMML规范（Ver4.3）所支持的8种模型：神经网络模型、决策树模型、规则集模型、序列模型、评分卡模型、支持向量机模型、时间序列模型和聚合模型。全书不是简单地介绍PMML语法，而是融合各种挖掘模型基础知识和算法知识，告诉开发者如何融会贯通地掌握、使用PMML语言，不仅能够学习到标准的PMML模型表达方式，而且能学习机器学习模型的丰富知识，从而熟练地把PMML语言应用到自己的项目实践中。 本书可供从事数据挖掘（机器学习）
本书是"人工智能出版工程”系列图书之一。模式识别是人工智能的重要组成部分，本书简要介绍了模式识别的基本概念，以模式表示为切入点，针对近20年来模式识别领域研究的热点问题，系统阐述了线性子空间表示、非线性子空间表示、流形学习、稀疏表示、低秩模型、深度学习等方面的研究进展和相关代表性方法。 本书可供高等院校人工智能、智能科学与技术、计算机及相关专业研究生或高年级本科生阅读，也可供对模式识别感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读和参考...
《海量数据处理与大数据技术实战》是大数据开发领域中以实战案例为主旨的经典之作。本书全面阐述了大数据开发领域中常用的技术原理和框架，以及框架对应的实战案例。全书共分为四大篇章：大数据基础篇、大数据离线批处理技术篇、大数据在线实时处理技术篇、大数据处理实战案例篇。大数据基础篇主要介绍了大数据的基础知识、Hadoop和Storm的基础知识以及发展现状和应用前景；大数据离线批处理技术篇主要介绍了Hadoop、Hive和Sqoop的基本原理、环
人工智能作为计算机科学学科中极富挑战性的一门科学，融合了包括数学、神经心理学、信息论、控制论等许多领域的技术，涉及学科繁多、研究范畴广阔、实际应用广泛。目前，人工智能越来越多地介入到了人们的日常生活中来，从学术界走到了人们生活的方方面面，人工智能技术也备受关注。本书围绕人工智能展开，详细介绍了机器学习这一实现人工智能的方法以及深度学习这一实现机器学习的技术，分析了三者之间的关系，并从神经网络的源起讲起，在技术层面详细介绍了神经网络的技
机器学习是一门多领域交叉学科，可以通过模拟来让计算机获取新的知识或技能。Apache Spark是一种通用大数据框架，也是一种近实时弹性分布式计算和数据虚拟化技术，Spark使人们可以大规模使用机器学习技术，而无须在专用数据中心或硬件上进行大量投资。 本书提供了Apache Spark机器学习API的全面解决方案，不仅介绍了用Spark完成机器学习任务所需的基础知识，也涉及一些Spark机器学习的不错技能。全书共有13章，从环境配置讲
本书以理论和实践相结合的形式深入浅出地介绍强化学习的历史、基本概念、经典算法和一些前沿技术, 共分为三大部分: 第一部分 (第1-5章) 介绍强化学习的发展历史、基本概念以及一些经典的强化学习算法 ; 第二部分 (第6-9章) 在简要回顾深度学习技术的基础上着重介绍深度强化学习的一些前沿实用算法 ; 第三部分 (第10章) 以五子棋为例详细讲解战胜了人类顶级围棋选手的Alpha Zero算法的核心思想...
本书聚焦机器学习算法建模及相关技术，以工业蒸汽量预测、天猫用户重复购买预测、O2O优惠券预测和阿里云安全恶意程序检测等四个天池经典赛题作为实战案例，针对实际赛题按照赛题理解、数据探索、特征工程、模型训练、模型验证、特征优化、模型融合等步骤，将赛题的解决方案从0到1层层拆解、详细说明，在展现专业选手解题过程的同时，配以丰富的相关技术知识作为补充。本书从经典商业案例出发，内容由浅入深、层层递进，既可以作为专业开发者的参考用书，也可以作为参
人工智能（初中版）从人工智能的发展与应用，数据、算力和算法，监督学习，非监督学习，人工神经网络及对人工智能的思考等方面对人工智能进行了初步讲解。通过本书的学习，初中生能够了解人工智能相关知识和技术，激发对人工智能的兴趣。本书案例、项目难易适中，与学生实际生活联系密切，与其他学科知识适度融合，让学生能够在实践中体验创造的乐趣。 本书适合初中学生阅读使用，可作为初中人工智能入门教材...
本书主要介绍一种机器学习算法——提升法，主要关注其基础理论和算法，也兼顾了应用。 全书共14章，分为4个部分。首先给出机器学习算法及其分析的概要介绍，然后部分重点探究了提升法的核心理论及其泛化能力。第二部分主要介绍了有助于理解和解释提升法的其他理论，包括基于博弈论的解释、贪心算法、迭代投射算法，并与信息几何学和凸优化建立了联系。第三部分主要介绍利用基于置信度的弱预测的AdaBoost算法的实用扩展，并用于解决多类别分类问题和排序问题。
这是一部讲解如何基于NLP技术和人机交互技术实现聊天机器人的著作。 两位作者聊天机器人领域均有多年大型项目的实战经验，这本书不仅讲解了NLP和人机交互的核心技术，而且从技术、算法、实战3个维度讲解聊天机器人的原理、实现与工程实践。 本书有3个特点： 前瞻性强，专注于NLP和人机交互的前沿技术，以及会话式AI技术在热门场景中的工程实践。 实战性强，每章都提供实战代码，大部分代码简单修改后便可在实际场景中使用；数据集并非简单构造，
软体机器人技术是一个新兴的领域，它以新的方式接近机器人，使机器人能够在非结构化或不稳定的环境中工作，并执行需要精细度和延展性的任务。这一切都是关于软材料的工程——硅树脂、布、气球、软塑料——并以不同的方式将它们结合起来，为有趣的问题提出新颖、平易近人、令人惊讶的解决方案。本书向学生、发明家和创客介绍了软体机器人概念，并提供了易于理解的解释和动手DIY项目。这些项目使用了广泛的工具和技术——包括微控制器、3D打印、激光切割、模具制作、铸
本书分为两个部分，共12章。章到第5章介绍了大数据的本体论、机器学习的基本理论等内容，为具体场景、算法的实践奠定了基础。读者可以了解到，在工程实践中，对大数据的处理、转化方式与人类学习知识并将其转化为实践的过程是多么相似。在对机器学习的介绍中，会对其数学原理、训练过程做基本的讲解，并辅以代码帮助读者了解真实场景中技术工具的使用。第6章到2章提供了多个不同的用例，章节之间彼此独立，介绍了如何用人工智能技术（自然语言处理、模糊系统、遗传编
算法是人工智能技术的核心，大自然是人工智能算法的重要灵感来源。本书介绍了受到基因、鸟类、蚂蚁、细胞和树影响的算法，这些算法为多种类型的人工智能场景提供了实际解决方法。全书共10章，涉及种群、交叉和突变、遗传算法、物种形成、粒子群优化、蚁群优化、细胞自动机、人工生命和建模等问题。书中所有算法均配以具体的数值计算来进行讲解，每章都配有程序示例，读者可以自行尝试...
《实践深度学习》共6章，章主要介绍深度学习推荐的器材、操作系统及中间件的安装方法;第2、3章解读了深度学习示例中的基本术语;第4章则通过示例程序说明了VGG-16、ResNet-152的具体操作方法，并给出了提升估测精度的方法。而第5章介绍了基于26层网络的Yolo和有助于医学图像目标识别的U形23层网络模型。第6章以训练擅长井字棋游戏的计算机为例，全面展示了强化学习的操作方法...
在本书中，两位作者解释了为什么服务需要服务网格，并逐步演示了Istio如何适应分布式应用程序的生命周期。你将了解用于启用和管理Istio中多种功能的工具和API。本书涵盖了Istio的几大核心能力：安全、流量控制和可观察性，通过大量的示例展现了Istio的自身特性，并结合实际场景对其进行深入解读。虽然本书没有对Istio具体的代码实现逻辑进行研究，但对于抢先发售接触Istio或想要进行生产实践的读者，具有一定的指导作用...
本书全面介绍自动机器学习，主要包含自动机器学习的方法、实际可用的自动机器学习系统及目前所面临的挑战。在自动机器学习方法中，本书涵盖超参优化、元学习、神经网络架构搜索三个部分，每一部分都包括详细的内容介绍、原理解读、具体运用方法和存在的问题等。此外，本书还具体介绍了现有的各种可用的AutoML系统，如Auto-sklearn、Auto-WEKA及Auto-Net等，并且本书很后一章详细介绍了具有代表性的AutoML挑战赛及挑战赛结果背后
为什么要学编程？如何学编程？怎样才能具有编程思维、计算思维，适应人工智能时代？ 编程要好玩，孩子才会有兴趣。本书案例均源自于生活，引导孩子通过不断观察身边事物，发现更多乐趣，原来编程可以这样玩，人工智能可以这样用。 分解问题，小能力实现大创意。玩也会遇到问题，教会孩子分析、拆解问题，小能力也可以实现大创意。 发散思考，迭代升级。从小需求出发，让孩子不断思考提出好问题，迭代升级，切实提升孩子思维能力。 发
本书从人工智能技术的基本原理出发，涵盖人工神经网络的基本原理、网络优化过程中的超参数设置，以及卷积神经网络的基本概念与常见架构。在此基础上，详细介绍深度学习技术在目标检测、图像分割、少样本学习、风格迁移及生成对抗等常见任务中的应用原理，并结合相关研究领域的新进展，介绍深度学习在三维模型及服装推荐系统中的应用。 本书针对零编程基础的读者讲解人工智能技术的基础知识，及其在纺织服装领域若干问题上的使用方法和流程。可供纺织院校高年级本
本书共包括三大部分: 第一部分, 智能新生活的来临, 分析了人工智能的技术优势及其向人类生活浸透对生活方式、生活习惯、生活环境、生活需求等方面所产生的深刻影响 ; 第二部分, 智能新生活的场景, 围绕“智能生活系统”而展开, “需求端+服务端+技术端”组成的美好生活服务网络, 涵盖的内容包括智能购物、智能办公、智能家居、智能穿戴、智能支付、智能机器、智能安防等场景 ; 第三部分是智能新生活的展望, 包括智能情感、“无用阶级”、智能治理
本书是你了解计算机视觉的一站式指南。利用Python、TensorFlow、Keras和OpenCV的功能执行图像处理、对象检测、特征检测等项目。通过对卷积神经网络的介绍，你将学习如何使用Keras构建深度神经网络，以及如何使用它对Fashion-MNIST数据集进行分类。关于对象检测，你将学习到使用TensorFlow实现简单的面部检测器，以及复杂的基于深度学习的对象检测器（例如Faster R-CNN和SSD）的工作原理。你也将学
本书通过讲解监督学习的两大支柱——回归和分类——将机器学习纳入统一视角展开讨论。书中首先讨论基础知识，包括均方、*小二乘和*大似然方法、岭回归、贝叶斯决策理论分类、逻辑回归和决策树。然后介绍新近的技术，包括稀疏建模方法，再生核希尔伯特空间中的学习、支持向量机中的学习、关注EM算法的贝叶斯推理及其近似推理变分版本、蒙特卡罗方法、聚焦于贝叶斯网络的概率图模型、隐马尔科夫模型和粒子滤波。此外，本书还深入讨论了降维和隐藏变量建模。全书以关于神
内容简介本书围绕机器学习算法中涉及的概率统计知识展开介绍，沿着概率思想、变量分布、参数估计、随机过程和统计推断的知识主线进行讲解，结合数学的本质内涵，用浅显易懂的语言讲透深刻的数学思想，帮助读者构建理论体系。同时，作者在讲解的过程中注重应用场景的延伸，并利用Python工具无缝对接工程应用，帮助读者学以致用。 ?全书共5章。?章以条件概率和独立性作为切入点，帮助读者建立认知概率世界的正确视角。?第2章介绍随机变量的基础概念和重要
本教材是一个机器学习工具箱，适用于计算机科学专业本科四年级或研究生一年级的学生。本书为那些想要使用机器学习过程来完成任务的人提供了许多主题，强调使用现有的工具和包，而不是自己重新编写代码。本书适用于从头至尾的讲授或阅读，不同的讲师或读者有不同的需求...
本书系统全面地覆盖了深度学习的主要原理、方法和应用实践。介绍了深度学习的概念、主流工具及框架，分析了神经网络原理并实现，对卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）这些常用的深度学习模型进行了演练，在此基础上展开基于深度学习的目标检测、图像分割、人脸识别、文本自动生成等热门应用，为读者提供了从理论学习到工程实践的视图。 本书适合高等学校计算机、软件工程、人工智能等本专科专业，也适合作为对实际使用深度学习感
本书展示了如何在业务场景中应用机器学习，以使业务流程更快、更灵活地适应变化。本书分为三个部分。部分介绍有效的决策如何帮助公司提高生产率以保持竞争力，阐释如何使用开源工具和AWS工具将机器学习应用于业务决策中。第二部分以虚拟人物为主线，研究六个场景，这些场景展示了如何使用机器学习来制定各种业务决策。第三部分讨论如何在Web上设置和共享机器学习模型，以便公司使用机器学习进行决策，还介绍了一些案例，表明公司如何应对使用机器学习进行决策时所带
本书力图从政策、技术、产业、应用四个维度，全面阐述优选人工智能发展的竞争格局、创新态势、产业体系、行业应用与趋势走向，系统介绍人工智能如何赋能并改变人们生产生活的方方面面，进而成为人类社会必不可少的新型基础设施。本书即可以作为政策制定者、行业研究人员、人工智能相关专业人员的参考读物，又可作为广大科技爱好者、大中小学生的科普读物...
本书从零开始解释神经网络是如何工作的, 然后以训练一个小神经网络为例, 手动进行所有的计算。本书涵盖前向和反向传播的内在机理, 有助于读者理解神经网络的主要原理。还介绍如何准备用于神经网络开发的数据, 并为许多非传统的神经网络处理任务提出各种数据准备方法。书中讨论的另一个大主题是使用Java进行神经网络处理...
本书介绍并演示了热门和成功的人工智能方法和模型，可以用于检测潜在的攻击和保护企业的系统。您将学习机器学习和神经网络在网络安全中的作用，以及网络安全中的深度学习，你还将学习如何将人工智能应用于构建智能防御机制。进一步地，您将能够在各种应用中采取这些策略，包括垃圾邮件过滤器、网络入侵检测、僵尸网络检测和安全身份验证。很后，您将可以开发智能系统，用于检测异常、可疑的模式和攻击，使用人工智能实现强大的网络安全防御...
自早期以来，神经网络就一直是人工智能的支柱。现在，令人兴奋的新技术（例如深度学习和卷积）正在将神经网络带入一个全新的方向。在本书中，我们将演示各种现实世界任务中的神经网络，例如图像识别和数据科学。我们研究了当前的神经网络技术，包括ReLU 激活、随机梯度下降、交叉熵、正则化、Dropout 及可视化等...
按照教育部"一体化设计、结构化课程、颗粒化资源”的逻辑建设理念，本套教材系统地规划了教材的结构体系。本书根据当前应用型本科和高职院校需要而精心编排，共有7个项目，包括工业机器人认知、ABB机器人使用准备、搬运工作站操作编程、焊接工作站操作编程、码垛工作站操作编程、带附加轴的焊接和搬运工作站操作编程、视觉分拣工作站操作编程。将知识点和技能点融入典型工作站的项目实施中，以满足"工学结合、项目引导、教学一体化”的教学需要。另外，课程研发团队
本书基于西门子精简系列和精智系列触摸屏，集成S7-1200/1500 PLC及TIA博途自动化软件，详细介绍了触摸屏的组态方法及在工程实践中的应用，具体内容包括：触摸屏监控画面的编辑组态操作过程、博途软件的语言管理和应用、博途软件的变量和变量表的使用、博途软件实现动画功能的基本方法、PLC和触摸屏集成系统中的配方及配方视图的使用、使用区域指针实现PLC和触摸屏之间数据信息交互的方法、触摸屏和PLC集成控制系统中日期和时间管理的应用、触
《用Python编程和实践！深度学习教科书》是一本专门针对有一定编程经验，但没有Python和机器学习相关经验的读者编写的参考书籍，目标是让读者能够独立编写出机器学习相关的应用程序。书中首先介绍了机器学习和Python语言的基础知识，然后对NumPy、Pandas、matplotlib等在Python中使用频率较高的软件库进行讲解；对数据可视化、lambda和map等Python语法、基于DataFrame的数据整理、OpenCV的运
本书首先揭示了关于思考的一些规律, 并基于这些规律, 提出了如何进行思考的具体意见。作者通过本书, 从原理原则到最新技巧, 彻底解释作者所提倡的AI时代的“超”思考法。书中具体介绍了不变的思考5法则、用智能手机制作的‘超’笔记、即使没有灵感也能想出主意的思考秘诀及思考方法。阅读本书后, 你一定会想出越来越多的好点子...
本书以ABB工业机器人为例，从工业机器人与视觉应用，工业机器人与上位机联合开发（c#），工业机器人与工厂级平台联合开发（WebService）等方面，将工业机器人的二次开发方法与过程深入浅出地呈现给读者，也满足工厂对于工业机器人更好接入工厂智能系统的需求。其中主要内容有机器人与PLC数据传输，包括机器人与PLC传输浮点数，机器人实时发送位置、扭矩、速度、错误号等信息，以及Modbus/TCP通信；基于Socket通信的视觉引导抓取，包
本书从AI的发展历史出发, 介绍了目前最热门的深度学习加速芯片和基于神经形态计算的类脑芯片及相关算法、架构、电路等, 以及近年来产业界和学术界推出的一些引人注目的AI芯片, 包括生成对抗网络芯片和深度强化学习芯片等...
深度学习作为人工智能领域的“排头兵”，将在未来的新一轮产业升级中起到至关重要的作用。本书以“理论＋实践”的形式帮助读者快速建立深度学习知识体系，不仅能在算法层面上理解各种神经网络模型，而且能借助功能强大且极易上手的Keras 框架，熟练地搭建和训练模型，应用于解决实际问题。 全书共12章，内容涵盖入门深度学习的绝大部分基础知识。第1章讲解如何搭建深度学习的编程环境，并简单回顾了学习深度学习必备的数学知识。第2章从回归算法出发带领读者踏
本书共13章, 对机器学习的原理部分进行了讲解, 对机器学习算法部分均进行了Python实现。除前两章外, 各章都给出了可实现的实践案例, 并全彩呈现数据可视化图形...
本书内容共分为9章, 分别是: 摄影基础、摄影美学算法、自动构图算法、图像降噪算法、图像增强算法、图像去模糊和超分辩算法、人脸图像美颜美妆算法、图像滤镜与风格化算法、图像编辑算法。本书内容是摄影学和计算机视觉技术的交叉学科, 覆盖的内容非常广。第一章中我们简单介绍了摄影的历史, 包括摄影中的许多基本技巧和图像的基础知识。从第二章起开始对摄影中的各个重要方向进行介绍, 包括使用计算机视觉技术对摄影作品进行定量的质量评价、自动的后期构图、
全面系统地讲述了深度学习、机器学习的主要算法，包括有监督学习，无监督学习，强化学习的54种算法。对算法的思想，推导与证明，实现要点有清晰透彻的阐述 对机器学习、深度学习算法在计算机视觉，自然语言处理，语音识别等领域的应用有详细的介绍 配有20个实验程序，包含18份源代码，帮助读者正确的掌握算法与开源库的使用 配有25个讲解视频，对复杂、难以理解的知识点有清晰透彻的讲解 ...
本书力求构建开放协同的人工智能科技创新课程体系，从基础理论、技术、平台、人才培养等多方面部署，以智能机器人为载体，开展跨学科探究性的学习和项目式学习。内容软硬件相结合，指导学生通过学习AI和机器人的基础知识，培养学生的科学探究精神以及团队合作能力，在提升学生对机器人技术的认知和实践能力的同时，达到启发学生创新思维的目的。通过本教材的系统理论学习与实践演练，能使学生初步了解和掌握智能机器人所涉及的机械、电子、编程、控制等综合学科知识...
主要内容 ？ 使用Spark、MLlib和Akka ？ 反应式设计模式 ？ 监控和维护大型系统 ？ 特征、actor和监督 读者需要具备Java或Scala中级技能，但不需要有机器学习经验...
本书系统地讲述如何基于TensorFlow Lite和Core ML构建Android与iOS应用程序。本书共9章。章介绍机器学习的基础知识以及TensorFlow Lite和Core ML框架。第2～8章介绍如何开发7款常见应用程序，分别是一款预测人物年龄和性别的应用程序，一款在照片上应用艺术风格迁移的应用程序，一款用于面部检测和条形码扫描的应用程序，一款类似于Snapchat的应用程序，一款识别手写数字的应用程序，一款流行的在线换
本书向读者介绍当代人工智能技术的入门知识,特别是以深度学习为代表的机器学习方法。本书主要内容包括人工智能在模拟人类视觉、听觉、语言、行为、思维五个方面的近期新进展,覆盖了当前人工智能应用很广泛的几个领域,包括人脸识别、语音识别、声纹识别、自然语言理解、机器人设计等。 本书介绍的很多算法都需要动手实践才能有更好的理解。读者可以下载本书的实验套件 (ht p://iok.storg),边学边做,才能真正领略人工智能的神奇与瑰丽。 aboc
树莓派自从2012年面世以来，在全世界掀起了一股树莓派DIY的风潮，其内置的软硬件和第三方生态已经非常庞大，并且联系紧密，相辅相成。本书遵循由浅入深、由易到难的总体原则，首先介绍树莓派自身的软件部分，既有Scratch这种拖曳式编程语言的使用，可为专业程序员打造亲子时间提供素材，又有Python这样的专业编程语言的快速上手，然后基于Pyhon案例介绍了各种传感器的使用。在这些开胃菜品尝完毕之后，读者基本上能够掌握使用树莓派软硬件与第三
谷歌围棋人工智能AlphaGo与李世石的人机大战受到广泛关注，那么，人工智能到底是什么？它的发展怎样？这本书给你解答。...
深度学习是人工智能的核心，随着大量相关项目的落地，人们对深度学习的兴趣也持续上升。不过掌握深度学习却不是一件轻松的事情，尤其是对机器学习或深度学习的初学者来说，挑战更多。为了广大人工智能初学者或爱好者能在较短时间内掌握深度学习基础及利用PyTorch解决深度学习问题，我们花了近一年时间打磨这本...
沈波、白硕、李国权三位大咖向您倾情推荐数字经济时代的区块链技术。...
本书分析了国内外数字界面可用性评估理论及研究现状, 在总结了最新的设计科学、神经科学、认知心理学、认知神经科学的研究成果的基础上, 运用界面认知理论分析、界面脑电实验研究和实例验证的方法, 围绕数字界面信息的用户认知机制, 对数字界面可用性的脑电生理定量评价方法进行了研究...
内容提要 本书用简短的篇幅、精炼的语言，讲授机器学习领域推荐的知识和技能。全书共11章和一个术语表，依次介绍了机器学习的基本概念、符号和定义、算法、基本实践方法、神经网络和深度学习、问题与解决方案、进阶操作、非监督学习以及其他学习方式等，涵盖了监督学习和非监督学习、支持向量机、神经网络、集成学习、梯度下降、聚类分析、维度降低、自编码器、迁移学习、强化学习、特征工程、超参数调试等众多核心概念和方法。全书很后给出了一个较为详尽的术语表。
[英]蕾秋·乔伊斯 著,焦晓菊 译
[日]熊田千佳慕 著,张勇 译
汪曾祺
林奕含
梁实秋
缪哲 著
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