深度学习+机器学习实战（python基础教程指南） deep learning 中文版 人工智能 AI圣经 经典畅销人工智能书籍
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作者[美]Ian Goodfellow（伊恩·古德费洛）、[加]Yoshua Bengio（约书亚·本吉奥）、[加]Aaron Courville（亚伦·库维尔）
出版社人民邮电出版社
ISBN9787115461476
出版时间2017-07
装帧平装
开本其他
定价237元
货号1201556518
上书时间2024-09-05
商品详情
- 品相描述：全新
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作者简介
《机器学习实战（python基础教程指南）》
Peter Harrington，拥有电气工程学士和硕士学位，他曾经在美国加州和*国的英特尔公司工作7年。Peter拥有5项美国，在三种学术期刊上发表过文章。他现在是Zillabyte公司的首席科学家，在加入该公司之前，他曾担任2年的机器学习软件顾问。Peter在业余时间还参加编程竞赛和建造3D打印机。
目录
《机器学习实战（python基础教程指南）》
《深度学习》
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内容摘要
《深度学习》由优选知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分：部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念，它们是深度学习的预备知识；第2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术；第3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法，它们被认可为是深度学习未来的研究重点。
《深度学习》适合各类读者阅读，包括相关专业的大学生或研究生，以及不具有机器学习或统计背景、但是想要快速补充深度学习知识，以便在实际产品或平台中应用的软件工程师。
主编推荐
AI圣经！深度学习领域奠基性的经典畅销书！长期位居美国亚马逊AI和机器学习类图书靠前！所有数据科学家和机器学习从业者的推荐阅读图书！特斯拉CEO埃隆·马斯克等国内外众多优选！
深度学习是机器学习的一个分支，它能够使计算机通过层次概念来学习经验和理解世界。因为计算机能够从经验中获取知识，所以不需要人类来形式化地定义计算机需要的所有知识。层次概念允许计算机通过构造简单的概念来学习复杂的概念，而这些分层的图结构将具有很深的层次。本书会介绍深度学习领域的许多主题。
本书囊括了数学及相关概念的背景知识，包括线性代数、概率论、信息论、数值优化以及机器学习中的相关内容。同时，它还介绍了工业界中实践者用到的深度学习技术，包括深度前馈网络、正则化、优化算法、卷积网络、序列建模和实践方法等，并且调研了诸如自然语言处理、语音识别、计算机视觉、在线推荐系统、生物信息学以及视频游戏方面的应用。很后，本书还提供了一些研究方向，涵盖的理论主题包括线性因子模型、自编码器、表示学习、结构化概率模型、蒙特卡罗方法、配分函数、近似推断以及深度生成模型。
《深度学习》这本书既可以被本科生或研究生用于规划其学术界或工业界生涯，也适用于希望在各种产品或平台上开始使用深度学习技术的软件工程师。作者在本书的配套网站上为读者和教师提供了补充资料。中文版读者可以访问人民邮电出版社异步社区www.epubit.com.cn获取相关信息。
封面特色：
由艺术家Daniel Ambrosi提供的中央公园杜鹃花步道梦幻景观。在Ambrosi的亿级像素全景图上，应用Joseph Smarr（Google）和Chirs Lamb（NVIDIA）修改后的Google DeepDream开源程序，创造了Daniel Ambrosi的“幻景”。
媒体评论
《机器学习实战（python基础教程指南）》
“易学易懂，用处很大。”
——Alexandre Alves，Oracle CEP的架构师
“精心织构的代码完美地诠释出机器学习的核心要义。”
——Patrick Toohey，Mettler-Toledo Hi-Speed软件工程师
“实例很棒！可用于任何领域！”
——John Griffin，Hibernate Search in Action一书的合作者
“叙述循序渐进，巧妙地阐述了算法之间的差异。”
——Stephen McKamey，Isomer Innovations技术实践总监
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