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100 条"深度学习实践指南：基于R语言"搜索结果
深度学习实践指南：基于R语言
深度学习实践指南：基于R语言
基于互联网教育环境的深度学习 电子书
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。
JavaScript深度学习 电子书
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。
Python 深度学习 电子书
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
R语言金融分析与建模 电子书
R语言金融分析与建模
  • 严玉星
  • R语言量化分析与建模教程，以金融分析和建模为主题，讲解R在金融分析中的应用。
深度学习在动态媒体中的应用与实践 电子书
深度学习在动态媒体中的应用与实践
  • 唐宏、陈麒、庄一嵘
  • 本书是一本深度学习的基础入门读物，对深度学习的基本理论进行了介绍，主要以Ubuntu系统为例搭建了三大主流框架——Caffe、TensorFlow、Torch，然后分别在3个框架下，通过3个实战项目掌握了框架的使用方法，并详细描述了生产流程，最后讲述了通过集群部署深度学习的项目以及如何进行运营维护的注意事项。本书适合对深度学习有浓厚兴趣的读者、希望用深度学习完成设计的计算机专业或电子信息专业的高校
PyTorch深度学习实战 电子书
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。
深度学习与围棋 电子书
深度学习与围棋
大数据数学基础（R语言描述） 电子书
大数据数学基础（R语言描述）
  • 程丹 张良均
  • 本书全面地讲解了在科学领域运用广泛的数据微积分、线性代数、统计学、数值计算、多元统计分析等数学基础知识。全书共6章：第1章介绍了大数据与数学、数学与R语言的关系；第2章介绍了微积分的基础知识，包括函数、极限、导数、微分、不定积分与定积分及其应用；第3章介绍了线性代数的基础知识，包括矩阵的运算、行列式、特征分解、奇异值分解；第4章介绍了统计学的基础知识，包括数据分布特征、概率论、随机变量的数字特征、
R语言在统计中的应用 电子书
R语言在统计中的应用
  • 薛毅 陈立萍
  • 本书按照统计学的结构来编排，在介绍完相关的统计知识后，着重介绍如何用R求解统计问题。因此，本书并不是简单的R使用手册，而是将统计知识、统计模型及R的求解过程融为一体的教科书。本书共9章，分别是:第1章绪论，介绍统计学及R的基本概念；第2章R语言入门，介绍R软件的下载与安装，以及R使用的基本方法；第3章数据的描述性分析，介绍描述数据的图形和数值方法；第4章概率、随机变量及其分布，介绍概率的基本知识和
R语言与医学统计图形 电子书
R语言与医学统计图形
  • 张铁军
  • 本书主要讲述了R语言的绘图功能，主要从以下几点入手。第一，系统介绍了R语言基础绘图包中的常用绘图函数的使用方法和技巧；第二，详细介绍了当下十分流行的绘图包ggplot2的使用方法；第三，统计地图等其他常用的静态图形也在书中进行了详细讲解；此外，书中还介绍了用于结果呈现与汇报的动态交互图的绘制方法。本书是国内第一本十分系统的介绍R语言中几大绘图系统的图书，并且着重的关注医学研究领域，从易到难，从简单
R语言医学数据分析实战 电子书
R语言医学数据分析实战
  • 赵军 编著
  • 以医学数据为例，讲解如何使用R进行数据分析。
R语言与数据分析实战 电子书
R语言与数据分析实战
  • 朱顺泉
  • 本书共13章，主要包括：数据分析概述及R语言环境，R语言的数据对象及其类型，R语言数据存储与读取，R语言编程，R语言可视化，R语言描述性统计，R语言参数估计，R语言参数假设检验等内容。
人工智能原理与实践：基于Python语言和TensorFlow 电子书
人工智能原理与实践：基于Python语言和TensorFlow
  • 张明 何艳珊 杜永文
  • 本书是一本针对高校学生的绝佳TensorFlow学习教材。作者结合众多高质量的代码，生动讲解了TensorFlow的底层原理，并从实际应用问题入手，从实践的角度出发，通过具体的TensorFlow案例程序介绍常见的模型和应用解决办法。同时，在教材中还介绍了模型部署和编程过程中所用到的诸多开发技巧。是学习和掌握人工智能这个最新、最火的IT领域的推荐图书。
动手打造深度学习框架 电子书
动手打造深度学习框架
  • 李伟
  • 本书基于C++编写，旨在带领读者动手打造出一个深度学习框架。
深度学习与TensorFlow实战 电子书
深度学习与TensorFlow实战
  • 李建军 王希铭 潘勉 等
  • 本书主要讲解深度学习和TensorFlow的实战知识，全书分为10章，主要内容如下：第1章为深度学习概述，包括深度学习的基础知识、深度学习的生产力实现—TensorFlow、数据模型、TensorFlow项目介绍、TensorFlow工作环境的安装与运行；第2章为机器学习概述，讲解机器学习的定义、任务、性能、经验、学习算法、线性回归实例和TensorFlow的完整运行脚本；第3章介绍从生物神经元到
深度学习实战之PaddlePaddle 电子书
深度学习实战之PaddlePaddle
  • 潘志宏 王培彬 万智萍 邱泽敏
  • 内容提要本书全面讲解了深度学习框架PaddlePaddle，并结合典型案例，阐述了PaddlePaddle的具体应用。本书共15章。第1章介绍了深度学习及其主流框架；第2章介绍了几种不同的PaddlePaddle安装方式；第3章使用MNIST数据集实现手写数字识别；第4章介绍CIFAR彩色图像识别；第5章介绍了自定义数据集的识别；第6章介绍了验证码的识别；第7章介绍了场景文字的识别；第8章实现了验
深度学习技术与应用 电子书
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
深度强化学习实战 电子书
深度强化学习实战
TensorFlow 2深度学习实战 电子书
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
Keras与深度学习实战 电子书
Keras与深度学习实战
  • 张良均　主编
  • 本书以Keras深度学习的常用技术与真实案例相结合的方式，深入浅出地介绍使用Keras进行深度学习的重要内容。全书共7章，内容包括深度学习概述、Keras深度学习通用流程、Keras深度学习基础、基于RetinaNet的目标检测、基于LSTM网络的诗歌生成、基于CycleGAN的图像风格转换、基于TipDM大数据挖掘建模平台实现诗歌生成等。本书大部分章包含实训和课后习题，通过练习和操作实践，读者可
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