PYTHON深度学习原理、算法与案例
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作者邓立国[等]著
出版社清华大学出版社
ISBN9787302628774
出版时间2023-05
装帧平装
开本其他
定价119元
货号12615955
上书时间2024-12-09
商品详情
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作者简介
邓立国，东北大学计算机应用博士，广东工业大学教师。主要研究方向为数据挖掘、知识工程、大数据处理、云计算、分布式计算等。著有图书《scikit-learn机器学习实战》《Python数据分析与挖掘实战》《Python大数据分析算法与实例》《Python机器学习算法与应用》《数据库原理与应用（SQL Server 2016版本）》。
目录
第1章 深度学习概述
1.1人工智能
1.2机器学习
1.2.1机器学习定义
1.2.2机器学习流派
1.2.3机器学习简史
1.2.4机器学习流程
1.3深度学习
1.4深度学习的应用场景
1.4.1技术类型
1.4.2应用场景
1.5本章小结
1.6复习题
参考文献
第2章 机器学习基础
2.1基本概念
2.2机器学习的三要素
……
主编推荐
本书详解深度学习与机器学习基础、神经网络基础、卷积神经网络和循环神经网络、正则化与深度学习优化等内容，并剖析深度学习在计算机视觉、目标检测、文本分析、强化深度学习、TensorFlow模型、Transformer模型等方向的应用。 本书附录还给出机器学习和深度学习中用到的数学基础知识，包括线性代数、概率论和信息论等。 本书配套70个示例源码、PPT课件，所有示例源码都经过测试无误。
精彩内容
本书涵盖深度学习的专业基础理论知识，包括深度学习概述、机器学习基础、神经网络基础、卷积神经网络、循环神经网络、正则化与深度学习优化，以及比较流行的应用场景实践。本书配套70个示例源码及PPT课件。 本书共11章外加3个附录，系统讲解深度学习的基础知识与领域应用实践。本书内容包括深度学习概述、机器学习基础、神经网络基础、卷积神经网络和循环神经网络、正则化与深度学习优化、计算机视觉应用、目标检测应用、文本分析应用、深度强化学习应用、TensorFlow模型应用、Transformer模型应用等。附录中还给出机器学习和深度学习中用到的数学基础知识，包括线性代数、概率论和信息论等。 本书适合Python深度学习初学者、深度学习算法开发人员学习，也适合作为高等院校计算机技术、人工智能、大数据相关专业的教材或教学参考书。
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