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福利 | Python、深度学习、机器学习、TensorFlow 好书推荐

福利 | Python、深度学习、机器学习、TensorFlow 好书推荐_第1张图片

在上次的送书活动中，营长做了个调查问卷，结果显示大家更喜欢深度学习、Python以及TensorFlow方面的书，所以这期送书活动一并满足大家。本期图书选自人民邮电出版社图书，包括：近期AI圈儿比较流行的一本书《人工智能简史》，《TensorFlow机器学习项目实战》，高实战性的《Python机器学习经典实例》，深度学习领域的圣经“花书”，经典的《机器学习实战》，广受欢迎的《流畅的Python》，东京大学教授、机器学习专业专家杉山将执笔《图解机器学习》。另外，可在文末投票，选出下期你希望营长能够送的书。


参与方式：在评论区留言，分享你当前遇到的该领域的一些困惑和书名，根据评论质量和点赞量，排名前五的伙伴可以获得以下图书中的一本。（评论留言的目的是为了让大家更好地了解学习过程中可能遇到的一些问题）


截止时间：本次活动截止时间为2018年1月15日22点（下周一22点）




近期AI圈儿比较流行的一本书《人工智能简史》


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本书全面讲述人工智能的发展史，几乎覆盖人工智能学科的所有领域，包括人工智能的起源、自动定理证明、专家系统、神经网络、自然语言处理、遗传算法、深度学习、强化学习、超级智能、哲学问题和未来趋势等，以宏阔的视野和生动的语言，对人工智能进行了全面回顾和深度点评。 



TensorFlow机器学习项目实战


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本书主要介绍如何使用TensorFlow库实现各种各样的模型，旨在降低学习门槛，并为读者解决问题提供详细的方法和指导。全书共10章，分别介绍了TensorFlow基础知识、聚类、线性回归、逻辑回归、不同的神经网络、规模化运行模型以及库的应用技巧。 


本书适合想要学习和了解 TensorFlow 和机器学习的读者阅读参考。如果读者具备一定的C++和Python的经验，将能够更加轻松地阅读和学习本书。



图解机器学习


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东京大学教授、日本机器学习领军人物杉山将执笔。

浓缩机器学习的关键知识点，187张图解轻松入门；提供可执行的Matlab程序代码；覆盖机器学习中经典、用途广的算法；专业实用；角度新颖。



深度学习（仅限3本）


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本书由全球知名的三位专家IanGoodfellow、YoshuaBengio和AaronCourville撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。

《深度学习》适合各类读者阅读，包括相关专业的大学生或研究生，以及不具有机器学习或统计背景、但是想要快速补充深度学习知识，以便在实际产品或平台中应用的软件工程师。



Python机器学习经典实例


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监督学习技术、预测建模、无监督学习算法等前沿话题的实例代码展示；来自Kaggle的经典数据集和机器学习案例；用流行的Python库scikit-learn解决机器学习问题。

本书是为想用机器学习算法开发应用程序的Python 程序员准备的。它适合Python 初学者阅读，不过熟悉Python 编程方法对体验示例代码大有裨益。



机器学习实战


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本书通过“原理简述+问题实例+实际代码+运行效果”来介绍每一个算法，边学边用，非常适合于急需迈进机器学习领域的人员学习。实际上，即使对于那些对机器学习有所了解的人来说，通过代码实现也能进一步加深对机器学习算法的理解。

《机器学习实战》的代码采用Python语言编写。Python代码简单优雅、易于上手，科学计算软件包众多，已经成为不少大学和研究机构进行计算机教学和科学计算的语言。



流畅的Python


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本书致力于帮助Python开发人员挖掘这门语言及相关程序库的优秀特性，避免重复劳动，同时写出简洁、流畅、易读、易维护，并且具有地道Python风格的代码。本书尤其深入探讨了Python语言的高级用法，涵盖数据结构、Python风格的对象、并行与并发，以及元编程等不同的方面。



感谢人民邮电出版社图灵教育对活动的支持。


以下图书你喜欢哪些？营长下期送！


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