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100 条"AIoT系统开发:基于机器学习和Python深度学习"搜索结果
AIoT系统开发:基于机器学习和Python深度学习
[印] 阿米塔·卡普尔
融合人工智能和物联网两大热点技术,将人工智能的优越方法应用到物联网的构建中,形成更加智能的物联网系统。
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机器学习经典算法剖析——基于OpenCV
赵春江
机器学习是一种自动分析所构建模型的数据分析方法。通过迭代地从数据中不断学习,机器学习可以使计算机找到一些隐含的信息量,而这些信息量是无法明确通过编程得到的。本书以OpenCV2.4.9为研究工具,对算法—正态贝叶斯分类器、K近邻算法、支持向量机、决策树、AdaBoost、梯度提升树、随机森林、期望极大值、神经网络,不仅具体分析了它们的原理和实现方法,还进行了详细的源码解析,并且给出了基于OpenC
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Python深度学习:逻辑、算法与编程实战
何福贵 编著
机器学习是人工智能领域一个极其重要的研究方向,而深度学习则是机器学习中一个非常接近AI的分支,其思路在于建立进行分析学习的神经网络,模仿人脑感知与组织的方式,根据输入数据做出决策。深度学习在快速的发展过程中,不断有与其相关的产品推向市场,显然,深度学习的应用将会日趋广泛。《Python深度学习:逻辑、算法与编程实战》是关于深度学习的理论、算法、应用的实战教程,内容涵盖深度学习的语言、学习环境、典型
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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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人工智能和深度学习导论
)
本书首先介绍了人工智能的基础知识,然后分别介绍了机器学习、深度学习、自然语言处理和强化学习中的重点概念和实践过程,包含逻辑斯谛回归、k最近邻、决策树、随机森林、支持向量机、卷积神经网络、循环神经网络、LSTM、自动编码器等。此外,本书的附录部分还分别简单介绍了Keras、TensorFlow、pandas等人工智能相关的工具。本书适用于高等院校电子信息类专业的人工智能导论课程,也适合想要对人工智能
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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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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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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计算机视觉与深度学习实战
戴亮
一本书入门计算机视觉,将深度学习理论融入视觉识别案例,搭建理论与实践的桥梁。
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基于互联网教育环境的深度学习
吴颖惠
互联网与深度学习结合,探讨教学策略及方法。
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基于机器学习的工作流活动推荐
著
随着云计算、大数据等的快速发展,越来越多的组织用信息化手段进行流程管理。如何提升流程执行的智能化程度、动态性和柔性,以提高对非标准业务的管理效率,是流程管理面临的一个重要问题。本书基于流程管理系统积累的日志,提出了3种流程管理的工作流活动推荐方法,分别为基于用户类别近邻的活动推荐方法、基于Pearson相关系数的活动推荐方法和基于协同过滤的活动推荐方法,并介绍了一种流程信息的可视化算法,实现了一个
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PyTorch深度学习实战
[美]伊莱·史蒂文斯(Eli,Stevens),[意]卢卡·安蒂加(Luca Antiga),等
1.PyTorch核心开发者教你使用PyTorch创建神经网络和深度学习系统的实用指南。2.详细讲解整个深度学习管道的关键实践,包括PyTorch张量API、用Python加载数据、监控训练以及对结果进行可视化。3.PyTorch核心知识+真实、完整的案例项目,快速提升读者动手能力:a.全面掌握PyTorch相关的API的使用方法以及系统掌握深度学习的理论和方法;b.快速从零开始构建一个真实示例:肿瘤图像分类器;c.轻松学会使用PyTorch实现各种神经网络模型来解决具体的深度学习问题;d.章尾附有“练习题”,巩固提升所学知识;更有配套的代码文件可下载并动手实现。4.PyTorch联合创作者SoumithChintala作序推荐!5.书中所有代码都是基于Python3.6及以上的版本编写的,提供源代码下载。
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深度学习与围棋
(美) 马克斯·帕佩拉 (Max Pumperla)
深入浅出的深度学习入门书,从零实现AlphaGo,为AI理论和应用打下基础。
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动手学机器学习
张伟楠
本书系统介绍了机器学习的基本内容及其代码实现,是一本着眼于机器学习教学实践的图书。本书包含4个部分:第一部分为机器学习基础,介绍了机器学习的概念、数学基础、思想方法和简单的机器学习算法;第二部分为参数化模型,讲解线性模型、神经网络等算法;第三部分为非参数化模型,主要讨论支持向量机和决策树模型及其变种;第四部分为无监督模型,涉及聚类、降维、概率图模型等多个方面。本书将机器学习理论和实践相结合,以大量
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机器学习案例实战
赵卫东
机器学习已经广泛地应用于各行各业,深度学习的兴起再次推动了人工智能的热潮。本书结合项目实践,首先讨论了TensorFlow、PySpark、TI-ONE等主流机器学习平台的主要特点;然后结合Tableau介绍了数据可视化在银行客户用卡行为分析的应用。在此基础上,利用上述介绍的这些平台,通过多个项目案例,详细地分析了决策树、随机森林、支持向量机、逻辑回归、贝叶斯网络、卷积神经网络、循环神经网络、对抗
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场景化机器学习
[澳]道格·哈金(Doug
本书展示了如何在业务场景中应用机器学习,全书分为三个部分。第一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,还介绍了一些案例。
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机器学习公式详解
谢文睿
适读人群:(1)高等院校人工智能、计算机、自动化等相关专业机器学习方向的学生;(2)学术界机器学习领域的研究人员和教师;(3)工业界对机器学习感兴趣的专业人员和工程师。1.周志华教授“西瓜书”《机器学习》公式完全解析指南!“南瓜书”系Datawhale成员自学笔记,对“西瓜书”中250个重难点公式做了详细解析和推导(重难点公式覆盖率达99%),旨在解决机器学习中的数学难题。2.机器学习初学小白提升数学基础能力的必备练习册!以本科数学基础视角对“西瓜书”里比较难理解的公式加以解析和推导细节,补充大量重、难点数学知识和参考材料,分享在学习中遇到的“坑”以及跳过这个“坑”的方法,对于初学机器学习的小白也能上手练习!3.俞勇、王斌、李沐、程明明、陈光(博主@爱可可-爱生活)、徐亦达等人工智能领域大咖亲笔推荐
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机器学习工程实战
[加] 安德烈·布可夫
机器学习入门手册《机器学习精讲》姊妹篇,人工智能和机器学习领域专业人士的多年实践结晶,深入浅出讲解机器学习应用和工程实践。
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深度学习技术与应用
许桂秋
本书旨在介绍人工智能中深度学习的基础知识,为即将进入深度学习领域进行研究的读者奠定基础。全书共13章,其中,第1~4章为理论部分,第5~13章为应用部分。理论部分介绍了机器学习和深度学习的基本内容,以及TensorFlow开发框架的搭建和使用;应用部分设置了多个项目案例,并介绍了这些案例详细的实现步骤和代码,使读者在练习中熟悉和掌握相关知识的应用方法与技巧。本书采用项目驱动的编写方式,做到了理论和
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TensorFlow 2深度学习实战
张良均
本书以深度学习的常用技术与TensorFlow2真实案例相结合的方式,深入浅出地介绍TensorFlow2实现深度学习的重要内容。全书共7章,分为基础篇(第1~3章)和实战篇(第4~7章),基础篇内容包括深度学习概述、TensorFlow2快速入门、深度神经网络原理及实现等基础知识;实战篇内容包括4个案例,分别为基于CNN的门牌号识别、基于LSTM网络的语音识别、基于CycleGAN的图像风格转换
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