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100 条"学习学——全脑开发与学习"搜索结果
学习学——全脑开发与学习
王华斌
全脑学习宗师王华斌教授力作,探讨全脑超级潜能读书学习技巧与策略。
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Python深度学习与项目实战
著
本书基于Python以及两个深度学习框架Keras与TensorFlow,讲述深度学习在实际项目中的应用。本书共10章,首先介绍线性回归模型、逻辑回归模型、Softmax多分类器,然后讲述全连接神经网络、神经网络模型的优化、卷积神经网络、循环神经网络,最后讨论自编码模型、对抗生成网络、深度强化学习。
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Python机器学习编程与实战
林耀进 张良均
本书共8章,内容包括Python概述、NumPy数值计算、pandas基础、pandas进阶、Matplotlib绘图、scikit-learn、餐饮企业综合分析与预测、通信运营商客户流失分析与预测。前6章设置了选择题、填空题和操作题,后两章设置了操作题,希望通过练习和操作实践,读者可以巩固所学的内容。
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机器学习与大数据技术
牟少敏
本书较为全面地论述了机器学习、深度学习、大数据技术与图像处理技术的基本概念、基础原理和基本方法,以农业为应用场景,力求通缩易懂,深入浅出的介绍了与机器学习、深度学习、大数据技术与图像处理技术问题联系密切的内容。全书主要分为4大部分:机器学习、大数据技术和图像处理技术的基础知识;经典的机器学习基本理论和方法,以及深度学习和大数据未来的发展;实践应用;机器学习和人工智能的数学基础与编程基础。
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深度学习原理与 TensorFlow实践
黄理灿
本书介绍了深度学习原理与TensorFlow实践。着重讲述了当前学术界和工业界的深度学习核心知识:机器学习概论、神经网络、深度学习。着重讲述了深度学习的实现以及深度学习框架TensorFlow:Python编程基础、TensorFlow编程基础、TensorFlow模型、TensorFlow编程实践、TensorFlowLite和TensorFlow.js、TensorFlow案例--医学应用和S
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财务分析学习指导与练习
张莉芳 万如荣 蒋琰
该习题集每一章节均包括知识点回顾、练习题、练习题参考答案,练习题形式多样,覆盖面广,包括单项选择题、多项选择题、名词解释、简答题、计算分析题和案例分析题等。既是对教材内容的总结和提炼,也是知识巩固和延伸学习的好助手。
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智能控制与强化学习
著
在人工智能技术的大力驱动下,智能控制与强化学习发展迅猛,先进自动化设计与控制日新月异。本书针对复杂离散时间系统的优化调节、最优跟踪、零和博弈等问题,以实现稳定学习、演化学习和快速学习为目标,建立一套先进的值迭代评判学习控制理论与设计方法。首先,对先进值迭代框架下迭代策略的稳定性进行全面深入的分析,建立一系列适用于不同场景的稳定性判据,从理论层面揭示值迭代算法能够实现离线最优控制和在线演化控制。其次
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医学英语学习与论文撰写
刘明
市场上绝大多数的医学英语教材还是用科普医学文章编凑而成,而不是全面系统学习医学英语的教材。本书作为教师、学生和医疗工作者讲授与学习医学英语的指导性专著,符合教师和学习者需求。本书对医学英语医学英语的特点、医学英语的学习内容涵盖面、医学英语的学习方法,临床病例与药品说明书的撰写,特别是几种主要英语医学论文的国际撰写标准进行了详细的解读与阐述
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中学生认知与学习
邱莉
本书以学习心理为框架,第一章介绍认知与学习的相关概念;第二章阐述认知与学习的关系;第三章介绍心理学中有关学习理论的几大流派,阐述每一种学习理论中著名的代表人物及主要观点;第四章介绍知识与技能的学习;第五章介绍学习动机的理论,以及如何培养学生的学习动机;第六章介绍学习的迁移理论,并阐述在教学中如何实现学习的迁移;第七章介绍学习策略,阐述学习策略的类型,以及学习策略的教学原则、教学阶段和教学有效性的条
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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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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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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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跟着迪哥学:Python数据分析与机器学习实战
唐宇迪
本书适合对人工智能、机器学习、数据分析等方向感兴趣的初学者和爱好者。
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高等数学习题全解与学习指导(下册 第2版)
张弢
《高等数学习题全解与学习指导》分上、下两册。下册内容为向量与空间解析几何,多元函数微分学,多元函数积分学,无穷级数配套习题讲解。书中各章节的主要内容都配有精心选取的例题和习题,着重训练读者对定义与概念的理解、对定理与方法的应变能力,培养读者解决问题的逻辑思维方法和创新能力。
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实用儿童脑病学
陈光福 主编
最新研究成果,全面实用指南,儿童脑损伤与脑病诊治进展。
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看图学打麻将(精编视频学习版)
爱林博悦 编著
麻将是一种传统的博弈游戏,深受大众的喜爱。当朋友聚会时,除了喝茶、聊天,很多人喜欢同朋友一起玩麻将。作为娱乐休闲活动,麻将可以给我们的生活增添许多乐趣。本书针对麻将初学者,以图解的方式详细讲解了麻将的基础入门知识,以及理牌、舍牌、吃牌、碰牌、杠牌和听牌等实用技巧,并对麻将常见的花型、术语和牌谱词汇进行了介绍。本书语言通俗易懂,案例丰富,能够帮助读者轻松理解并掌握麻将赢牌技巧,快速从菜鸟变成麻将高手
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