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机器学习与Python实践
更新时间:2021-03-24 17:45:38
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机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域.本书作为该领域的入门教材,在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面.全书共16章,大致分为3个部分:第1部分(第1~3章)介绍机器学习的基础知识;第2部分(第4~10章)讨论一些经典而常用的机器学习方法(决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习);第3部分(第11~16章)为进阶知识,内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等.每章都附有习题并介绍了相关阅读材料,以便有兴趣的读者进一步钻研探索。本书可作为高等院校计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生教材,也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。
品牌:人邮图书
上架时间:2021-01-01 00:00:00
出版社:人民邮电出版社
本书数字版权由人邮图书提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
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人工智能技术
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AI爆款文案:巧用AI大模型让文案变现插上翅膀
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人工智能数学基础与Python机器学习实战
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深入浅出人工智能:原理、技术与应用
本书旨在帮助读者从零开始学习人工智能,掌握人工智能的原理、技术和应用。本书共10章,首先是人工智能概述,接着深入浅出地讲解人工智能的原理和技术,包括数据预处理、数据可视化、机器学习基础、监督学习模型、无监督学习算法、神经网络基础、训练深度神经网络等内容,最后讲解人工智能的应用,包括智能对话和知识图谱。本书适合想要学习并掌握人工智能技术和应用的零基础读者阅读,还可以作为高等院校人工智能相关课程的教材计算机11.3万字 - 会员
从零构建大模型
本书是关于如何从零开始构建大模型的指南,由畅销书作家塞巴斯蒂安·拉施卡撰写,通过清晰的文字、图表和实例,逐步指导读者创建自己的大模型。在本书中,读者将学习如何规划和编写大模型的各个组成部分、为大模型训练准备适当的数据集、进行通用语料库的预训练,以及定制特定任务的微调。此外,本书还将探讨如何利用人工反馈确保大模型遵循指令,以及如何将预训练权重加载到大模型中。计算机13.8万字 - 会员
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本书聚焦通用人工智能的学科内涵与发展趋势,以一套基于“能力与价值双系统”的通用人工智能认知架构与测试模式为核心,梳理形成“一个定义、两个完备性、三个特征、八个关键问题”的理论框架。本书共6章,从人工智能的历史、内涵与哲学基础切入,依次介绍通用人工智能的定义与特征、测试与评级、训练与测试平台,以及TongAI理论框架,最后给出对发展通用人工智能的建议。本书既有助于科技领域的管理者和投资者提纲挈领,把计算机16.4万字 - 会员
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