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100 条"Python机器学习:基于PyTorch和Scikit-Learn"搜索结果
Python机器学习:基于PyTorch和Scikit-Learn
[美] 塞巴斯蒂安·拉施卡
从初学者角度,带你全面了解现代机器学习技术。
电子书
机器学习(第2版)
赵卫东 董亮 编著
机器学习是人工智能的重要技术基础,涉及的内容十分广泛。本书涵盖了机器学习和深度学习的基础知识,主要包括机器学习的概述、统计学基础、分类、聚类、神经网络、贝叶斯网络、支持向量机、文本分析、分布式机器学习算法等经典的机器学习基础知识,还包括卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、目标检测、自编码器等深度学习的内容。此外,本书还介绍了机器学习的热门应用领域推荐系统以及强化学习等主题。本书深入浅出、内容
电子书
机器学习原理与实战
何伟,张良均 主编
本书共11章,分别介绍了机器学习概述、数据准备、特征工程、有监督学习、无监督学习、智能推荐的相关知识,并介绍了市财政收入分析案例、基于非侵入式电力负荷监测与分解的电力分析案例、航空公司客户价值分析案例、广电大数据营销推荐案例以及基于TipDM数据挖掘建模平台实现航空公司客户价值分析案例。
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从零开始:机器学习的数学原理和算法实践
大威 编著
一学就会的数学知识,通俗易懂的算法原理,经典实用的编程实践。
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零基础学机器学习
黄佳
轻松入门机器学习,理论实战并重,适合零基础学习者。
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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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机器学习从原理到应用
卿来云 黄庆明
本书共11章,主要介绍机器学习的基本概念和两大类常用的机器学习模型,即监督学习模型和非监督学习模型。
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用Python实现深度学习框架
陈震
本书分为三个部分。第一部分是原理篇,实现了MatrixSlow框架的核心基础设施,并基于此讲解了机器学习与深度学习的概念和原理。第二部分是模型篇,介绍了多种具有代表性的模型,包括逻辑回归、多层全连接神经网络、因子分解机、Wide&Deep、DeepFM、循环神经网络以及卷积神经网络,这部分除了着重介绍这些模型的原理、结构以及它们之间的联系外,还用MatrixSlow框架搭建并训练它们以解决实际问题
电子书
Python深度学习(第2版)
[美] 弗朗索瓦·肖莱
Keras之父、谷歌人工智能研究员弗朗索瓦·肖莱执笔,深度学习领域力作。
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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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Arduino创意机器人入门 ——基于Mixly
谢作如 谢贤晓
机器人教育融机械、传感与控制等内容为一体,让学生在手脑并用解决实际问题的过程中,有效地提高逻辑思维能力、判断能力、动手能力和创新能力,是实施素质教育的一个重要平台。作为面向小学的选修课程,Arduino创意机器人入门——基于Mixly设计了大量需要学生动手实践的任务或者实验,引导学生在玩中学、做中学,由浅入深地逐步理解和掌握机器人技术。本课程为浙江省教育科学规划课题“基于Arduino的高中机器人
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机器学习:公式推导与代码实现
鲁伟
本书基于NumPy与sklearn,介绍26个主流机器学习算法的实现。
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机器学习公式详解(第2版)
谢文睿
周志华老师的《机器学习》(俗称“西瓜书”)是机器学习领域的经典入门教材之一。本书是《机器学习公式详解》(俗称“南瓜书”)的第2版。相较于第1版,本书对“西瓜书”中除了公式以外的重、难点内容加以解析,以过来人视角给出学习建议,旨在对比较难理解的公式和重点内容扩充具体的例子说明,以及对跳步过大的公式补充具体的推导细节。全书共16章,与“西瓜书”章节、公式对应,每个公式的推导和解释都以本科数学基础的视角
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机器学习及应用(在线实验+在线自测)
李克清
机器学习原理与实例代码,包括决策树、神经网络等11章。
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机器学习案例实战(第2版)
赵卫东 著
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,首先讨论了主流机器学习平台的主要特点以及机器学习的实战难点。在此基础上,利用主流的机器学习开源平台TensorFlow、OpenVINO、PaddlePaddle等,通过17个实战案例,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、聚类、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等机器学习和
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Selenium自动化测试实战:基于Python
于涌
本书以Python3.8.2为基础,不但介绍了Selenium4.0alpha5的用法,而且介绍了测试模型、测试框架、测试策略方面的很多内容。本书共12章,内容主要包括Selenium自动化测试框架入门、Python环境的搭建、Selenium的安装、SeleniumIDE插件的安装与使用、Selenium脚本的编写、Selenium中的元素定位方法、自动化测试模型的搭建、自动化测试框架的设计、D
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Python学习笔记:从入门到实战
张学建
精讲学习视频全程相伴,扫码即看;331个有趣实例及精彩分析娓娓道来
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深度学习的数学——使用Python语言
[美] 罗纳德·T.纽塞尔
解锁深度学习的数学密码,掌握AI技术的核心。
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Arduino创意机器人入门——基于Mind+
谢作如 谢贤晓 编著
本书为浙江省普通高中精品选修课程“Arduino创意机器人”的衍生成果,由两位深度参与Mind+开发的创客教育专家和多位经验丰富的小学创客教师共同编写,设计了大量需要学生动手实践的任务或实验,可以引导学生在玩中学、做中学、研中学,由浅入深地逐步理解和掌握机器人技术。本书共设计18课内容,采用项目式学习的理念,设计了智能LED、智能风扇和智能小车3个专题。每一个专题都是一个相对独立的项目,但在难度上
电子书
ROBOTC FOR LEGO EV3基础编程与实例
码高机器人
本书以LEGOMINDSTORMS作为机器人平台,通过全方位的编程实例讲解,深入介绍了ROBOTS的编程方法。
电子书
高速列车智能自主定位模型与在线学习算法——基于应答器实测数据的机器学习
陈德旺著
本书利用武广高铁、京沪高铁和郑西高铁的大量实测数据开展研究,采用计算智能和机器学习等理论和方法,研究了几种比较典型的高速列车定位模型,尤其是基于应答器信息的模型参数在线学习算法,以提高列车定位精度和在线学习能力。最后,开发了高速列车职能定位软件,实现了相关的定位算法,并做了大量的比较和分析。
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