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100 条"学习论"搜索结果
学习论
施良方
电子书
概率论与数理统计习题全解与学习指导
杨筱菡
概率论与数理统计习题解答,培养逻辑思维。
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风情
习习
《风情》一书系作家习习的散文精品集。她的散文作品灵动细腻、深婉多姿,更多地展露出一个女性对人世风情独特而充满悲悯的观察与细腻剪裁。这里既有对大西北历史文化的考察,又有对当江南秀美景色的描绘,既有对社会人生的感悟,亦有对内心的审视,既有对现实的感喟,又有对过往的眷恋,既有对生活在社会底层人们生活状态的记录,又有对教育现状的反思……习习的散文将她对人世风情的思考藏诸于绵绵如流水的文字中,却有着穿石般的
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概率论与数理统计学习指导(第2版)
王琼 王世飞
本书是《概率论与数理统计的配套学习指导书,按教材章节顺序编排,系统地介绍了概率论与数理统计的基本内容.主要内容包括:随机事件与概率,随机变量及其分布,随机向量,随机变量的数字特征,大数定律与中心极限定理,抽样和抽样分布,参数估计和假设检验.通过对各章知识点的梳理,典型例题的分析解答,帮学生澄清一些易混淆和易理解错误的概念,熟悉概率论与数理统计课程的解题方法与技巧,提高学习分析问题和解决问题的能力。
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概率论与数理统计学习指导与习题全解
上海财经大学数学学院 编
本书是与上海财经大学数学学院编写的《概率论与数理统计》(ISBN:978-7-115-59060-2)配套的学习指导书.本书根据高等院校非数学类专业概率论与数理统计课程教学的基本要求,充分吸收国内外教材辅导书和考研辅导书的精华,结合编者多年的教学经验编写而成.全书共8章,包括事件与概率、随机变量及其分布、随机向量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、统计量与抽样分布、参数估计和假设
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概率论与数理统计习题全解与学习指导(第2版)
杨筱菡
本书是在教育部制定的教学大纲基础上,参照同济大学“概率论与数理统计”课程及教材建设的经验和成果,按照全国硕士研究生入学统一考试数学一的考试大纲要求,根据作者十多年的教学实践经验编写而成.全书共分八章,包括随机事件与概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律及中心极限定理、统计量和抽样分布、参数估计和假设检验.本书着眼于“概率论与数理统计”中的基本原理和基本方法,强调
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概率论与数理统计学习辅导及R语言解析
桂文豪等
本书是根据作者多年的教学经验编写而成的,与北京交通大学概率统计课程组编写的《概率论与数理统计》相配套的学习辅导用书。本书通过系统的知识点归纳及详尽的解答分析来帮助读者进一步提高概率论与数理统计的基本理论和实际应用,并且引进强大的统计软件R,从程序的角度对习题进行解析,强调统计理论知识和统计软件工具的有效结合,进一步加深统计的实践应用。本书可作为理工科本科生,考研学生的学习辅导用书,也可供工程技术人
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深度学习
[美]伊恩·古德费洛
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。
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社群学习
吴健
适读人群:所有知识分享者和社群组织者,企事业单位负责培训的人员。樊登确定书名,并重磅推荐;秋叶、李海峰、李云龙、阿翔等众多社群学习&运营的大咖联袂推荐;现代成年人学习活动设计手册、翻转课堂培训师实操手册;实体经济社群运营的商业闭环方法论、线上微信群学习训练营全套SOP;樊登读书渠道读书沙龙经验分享、知识社群创业者必备技能。
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机器学习
董亮
机器学习基础与高级内容全面讲解,实例丰富,易于学习巩固。
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深度学习
徐立芳
本书介绍了深度学习的基本概念、算法原理以及实现框架。全书共9章,分别介绍了深度学习的发展历史、神经网络与深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、深度学习在目标检测和图像描述中的应用、生成对抗网络、深度迁移学习和深度强化学习等,并提供了应用实例。
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认知觉醒:伴随一生的学习方法论(青少年学习版)
周岭
培养底层逻辑思维训练,寻找终身学习的方法论。
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评价论
冯平著
“当代中国马克思主义哲学研究丛书(第2辑)”围绕当前国内马克思主义研究的热点问题和前沿问题,选取当前国内马克思哲学研究领域知名学者的代表作,代表了目前国内哲学研究的主干力量,具有重要的学术价值。《评价论》主要介绍了人类对生活中的哲学的评价以及评价理论知识系统。哲学再也不能不关心人生的痛痒,作为无色透明的王国而存在了,它应当关心人和人的内心世界,有丰富的个性色彩,与现实的人一起走上凶吉未卜的探索之路
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机器学习实战
[美]PeterHarrington
《机器学习实战》面向日常任务的高效实战内容,介绍并实现机器学习的主流算法。
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Python机器学习
郭羽含 陈虹 肖成龙 主编
《Python机器学习》从实用的角度出发,整合Python语言基础、数据分析与可视化、机器学习常用算法等知识。内容从*基本的Python编程基础入手,由浅入深、循序渐进地讲授NumPy库和Matplotlib库,以及复杂的机器学习基本理论和算法,并突出知识的实用性和可操作性。《Python机器学习》力求以浅显的语言讲解复杂的知识,以直观的案例辅助读者理解,并以图表形式展示代码和运行结果,配合习题巩
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机器学习基础
编著
近年来人工智能技术蓬勃发展,人工智能正在改变我们的生活。为了让读者在不需要掌握太多数学和计算机科学知识的情况下,能够快速上手,使用Python语言实现常用的机器学习算法,并解决一些实际的问题,我们策划并出版本书。本书共14章,内容涵盖基本的机器学习概念和环境搭建,目前各个领域中的热门算法,以及数据预处理、模型评估和文本数据分析等。希望本书可以让读者轻松入门,在动手实践的过程中找到乐趣。本书可以作为
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机器学习实战
编著
本书共11章,从推荐系统的发展历史、基本构成开始,依次剖析推荐系统的内容召回、协同过滤召回、深度学习召回中具有代表性的模型;再从经典排序模型到基于深度学习的排序,顺势介绍会话推荐、强化学习推荐及工业级推荐,搭建了完整的推荐系统技术体系,这是一个由浅入深的系统学习过程。
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Python 深度学习
吕云翔 刘卓然 关捷雄 等编著
《Python深度学习》以深度学习框架为基础,介绍机器学习的基础知识与常用方法,全面细致地提供了机器学习操作的原理及其在深度学习框架下的实践步骤。全书共16章,分别介绍了深度学习基础知识、深度学习框架及其对比、机器学习基础知识、深度学习框架(以PyTorch为例)基础、Logistic回归、多层感知器、卷积神经网络与计算机视觉、神经网络与自然语言处理以及8个实战案例。本书将理论与实践紧密结合,相信
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政府危机学习
张美莲 等著
新时代应急管理工作的新形势和新要求凸显了主动把握风险、危机和突发事件的重要性和迫切性,而提高政府和全社会从危机中学习的能力成为其内在要求和有效实现途径。作为国内首部关注政府危机学习的专著,全书从危机学习的理论研究借鉴、现状分析、绩效研究和机制设计四个方面展开初步探索,较为全面地揭示了我国政府危机学习的影响因素、现状特征、学习过程与结果、学习困境及其化解路径等,为继续推动我国政府危机学习研究提供了一
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实用机器学习
孙亮 黄倩
大数据时代为机器学习的应用提供了广阔的空间,各行各业涉及数据分析的工作都需要使用机器学习算法。本书围绕实际数据分析的流程展开,着重介绍数据探索、数据预处理和常用的机器学习算法模型。本书从解决实际问题的角度出发,介绍回归算法、分类算法、推荐算法、排序算法和集成学习算法。在介绍每种机器学习算法模型时,书中不但阐述基本原理,而且讨论模型的评价与选择。为方便读者学习各种算法,本书介绍了R语言中相应的软件包
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JavaScript深度学习
尼尔森
深度学习扛鼎之作《Python深度学习》姊妹篇,前端工程师不可错过的AI入门书。
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