得书 - 好书推荐、正版图书免费阅读

注册 | 登录

从线性回归到深度学习

唐亘
适读人群：本书可作为数据科学家和数据工程师的学习用书，也适合对数据科学有强烈兴趣的初学者使用，同时也可作为高等院校计算机、数学及相关专业的师生用书和培训学校的教材。1.在数据学科的角度，融合了数学、计算机科学、计量经济学的精髓。2.为读者阐释了数据科学所要解决的核心问题—数据模型、算法模型的理论内涵和适用范围3.以常用的IT工具—Python为基础，教会读者如何建模以及通过算法实现数据模型，具有很强的实操性。4.本书还为读者详解了分布式机器学习、神经网络、深度学习等大数据和人工智能的前沿技术。中国工程院院士、第三世界科学院院士、前中国科学院计算技术研究所所长李国杰，易选股金融智能证券董事长，键桥通讯董事易欢欢作序推荐；GrowingIO创始人兼CEO张溪梦，复旦大学教授、博士生导师、复旦大学航空航天数据研究中心主任杨卫东，美国罗格斯大学管理科学及信息系统系终身教授，中国计算机学会大数据专家委员会委员林晓东，诚意推荐。

电子书

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

深度学习与飞桨PaddlePaddle Fluid实战

电子书

深度学习与飞桨PaddlePaddle Fluid实战

于祥
飞桨PaddlePaddle是百度推出的深度学习框架，不仅支撑了百度公司的很多业务和应用，而且随着其开源过程的推进，在其他行业得到普及和应用。本书基于2019年7月4日发布的飞桨PaddlePaddleFluid1.5版本（后续版本会兼容旧版本），以真实案例介绍如何应用飞桨PaddlePaddle解决主流的深度学习问题。本书适合对人工智能感兴趣的学生、从事机器学习相关工作的读者阅读，尤其适合想要通过飞桨PaddlePaddle掌握深度学习应用技术的研究者和从业者参考。本书包括以下内容：●飞桨PaddlePaddle的核心设计思想；●PaddlePaddle在MNIST上进行手写数字识别；●图像分类网络实现案例；●“天网”中目标检测和像素级物体分割的实现；●NLP技术应用案例：word2vec、情感分析、语义角色标注及机器翻译；●Paddle-Mobile与Anakin框架等高级主题；●飞桨PaddlePaddle与TensorFlow、Caffe框架的常用层对比。

电子书

深度学习与计算机视觉实战

主编
本书以深度学习在计算机视觉领域的常用技术与案例相结合的方式，深入浅出地介绍计算机视觉的常见任务及实现技术。全书共7章，内容包含概述、图像处理基本操作、深度学习视觉基础任务、基于FaceNet的人脸识别实战、基于FasterR-CNN的目标检测实战、基于U-Net的城市道路场景分割实战、基于SRGAN的图像超分辨率技术实战等。本书大部分章包含操作实践代码和课后习题，希望能够帮助读者在计算机视觉基础任

Python深度学习：逻辑、算法与编程实战

电子书

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

华为MindSpore深度学习框架应用开发实战

电子书

华为MindSpore深度学习框架应用开发实战

编著
全书从逻辑上共分3部分。第一部分由第1章和第2章组成，介绍深度学习的基础理论、MindSpore总体架构和编程基础。第二部分由第3～8章组成，介绍MindSpore框架各子系统的具体情况，包括数据处理、算子、神经网络模型开发、数据可视化组件MindInsight、推理、以及移动端AI框架MindSporeLite。第三部分由第9章和第10章组成，介绍使用MindSpore框架开发和训练的经典深度学

动手学深度学习（PyTorch版）（精装版）

电子书

动手学深度学习（PyTorch版）（精装版）

阿斯顿·张(Aston
本书是《动手学深度学习》的重磅升级版本，选用经典的PyTorch深度学习框架，旨在向读者交付更为便捷的有关深度学习的交互式学习体验。本书重新修订《动手学深度学习》的所有内容，并针对技术的发展，新增注意力机制、预训练等内容。本书包含15章，第一部分介绍深度学习的基础知识和预备知识，并由线性模型引出最简单的神经网络——多层感知机；第二部分阐述深度学习计算的关键组件、卷积神经网络、循环神经网络、注意力机

电子书

LTC与铁三角：从线索到回款

王占刚
解读标杆企业营销流程和营销组织核心要义，华为LTC流程与铁三角工作法。

电子书

线性代数学习指导与习题全解

上海财经大学数学学院编
本书是上海财经大学数学系列教材《线性代数》的配套习题集，书中包含主教材对应的内容提要知识、章节知识框架思维导图、各个章节的详细习题案例讲解、章节配套练习题及答案详解、期中期末模拟自测试卷及详细讲解。方便授课教师进行个性化的课堂教学及课后作业配置，也利于学生进行自学自测提高实践能力。配套习题紧密贴合线性代数的教学大纲及考研大纲，注重深化学生对于线性代数知识的理解，培养学生的创新思维、抽象思维能力、逻

电子书

线性代数学习指导与习题全解

张天德
本书是与《线性代数（慕课版）》配套的学习指导书，是根据工科类高等院校“线性代数”课程的基本要求，结合编者多年的教学经验编写而成的。全书共6章，第1章为行列式，第2章为矩阵，第3章为向量与向量空间，第4章为线性方程组，第5章为矩阵的特征值与特征向量，第6章为二次型。每章包含知识结构、重点与考点分析、典型例题与方法归纳、习题全解4个部分。本书除了提供配套教材的课后习题解题过程，还提供了新版考研大纲的解

Python计算机视觉与深度学习实战

电子书

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。

深度学习高手笔记·卷1：基础算法

电子书

深度学习高手笔记·卷1：基础算法

刘岩
本书从算法理论、算法源码、实验结果等方面对深度学习算法进行分析和介绍。

深度学习原理与PyTorch实战（第2版）

电子书

深度学习原理与PyTorch实战（第2版）

集智俱乐部
一本系统介绍深度学习技术及开源框架PyTorch的入门书。

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。

深度学习搜索引擎开发：Java实现

电子书

深度学习搜索引擎开发：Java实现

著
本书是市面上少见的将搜索与深度学习相结合的书，讨论了使用(深度)神经网络来帮助建立有效的搜索引擎的方法。阅读本书无须具备开发搜索引擎的背景，也不需要具备有关机器学习或深度学预备知识，因为本书将介绍所有相关的基础知识和实用技巧。

电子书

深度学习时代的计算机视觉算法

等
本书着重阐述了深度学习时代的计算机视觉算法的工作原理，首先对深度学习与计算机视觉基础进行了介绍，之后对卷积神经网络结构的演化过程，以及基于深度学习的目标检测算法、图像分割算法、人体姿态估计算法、行人重识别与目标跟踪算法、人脸识别算法和图像超分辨率重建方法进行了介绍。

线性代数习题全解与学习指导（第2版）

电子书

线性代数习题全解与学习指导（第2版）

编
本书是与《线性代数（第2版微课版）》配套的学习辅导书，是按照工科类本科“线性代数”课程的基本要求，充分吸收相关教材辅导书的精华，结合编者在同济大学多年的教学实践经验，针对当今学生的知识结构和习惯特点编写而成的．全书共5章，分别是线性方程组与矩阵、方阵的行列式、向量空间与线性方程组解的结构、相似矩阵及二次型、线性空间与线性变换．每章包含知识结构、归纳总结、典型例题、习题详解4个部分.本书的章节内容和

电子书

孙蕾
独立学院非数学专业线性代数教材，涵盖8章核心内容和习题答案。

电子书

上海财经大学数学学院
本书是按照教育部高等学校大学数学教学指导委员会经济和管理类本科数学基础课程教学基本要求，结合上海财经大学数学学院线性代数教学团队多年的教学实践，针对当前经济管理类专业对线性代数相关知识的实际需求编写完成的．本书针对线性代数的核心内容做了系统编排，全书脉络清晰、简明易懂．本书共六章，内容包括行列式、矩阵、向量的线性相关性与矩阵的秩、线性方程组、矩阵的特征值、二次型．每章对核心知识进行详细阐述，部分例

电子书

徐龙玉
线性代数是大学数学教育中必修的一门重要基础课程。编者依据新的本科数学基础课程的教学要求，将多年的教学经验有机地融入本书的编写中，深入浅出，简明易懂。全书共六章，包括行列式、矩阵、矩阵的初等变换与线性方程组、向量组的线性相关性、相似矩阵及二次型、线性空间与线性变换。各章均配有适量的习题，书末附有习题答案，供读者参考。该书可作为大学本科非数学类专业线性代数课程的教材，也可供自学者、考研者和相关专业的科

电子书

焦方蕾等
焦方蕾、张序萍、陈贵磊主编的《线性代数(普通高等学校十三五规划教材)》是根据高等学校理工类及经管类各专业线性代数的教学大纲要求，结合当前高等教育的多样化要求，并参照近年来线性代数课程及教材建设的经验和成果编写而成的，主要内容有行列式、矩阵、线性方程组与向量组、矩阵的特征值与特征向量、二次型。另外，还在有关章节配有相关的MATLAB实现，介绍了利用MATLAB进行数学实验的方法。本书编写侧重于介绍线

意见反馈

我的书架

公众号

关注微信公众号