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“花书”简介
深度学习是机器学习的一个分支,它能够使计算机通过层次概念来学习经验和理解世界。因为计算机能够从经验中获取知识,所以不需要人类来形式化地定义计算机需要的所有知识。层次概念允许计算机通过构造简单的概念来学习复杂的概念,而这些分层的图结构将具有很深的层次。本书会介绍深度学习领域的许多主题。
“花书”囊括了数学及相关概念的背景知识,包括线性代数、概率论、信息论、数值优化以及机器学习中的相关内容。同时,它还介绍了工业界中实践者用到的深度学习技术,包括深度前馈网络、正则化、优化算法、卷积网络、序列建模和实践方法等,并且调研了诸如自然语言处理、语音识别、计算机视觉、在线推荐系统、生物信息学以及视频游戏方面的应用。最后,本书还提供了一些研究方向,涵盖的理论主题包括线性因子模型、自编码器、表示学习、结构化概率模型、蒙特卡罗方法、配分函数、近似推断以及深度生成模型。
《深度学习》(“花书”)既可以被本科生或研究生用于规划其学术界或工业界生涯,也适用于希望在各种产品或平台上开始使用深度学习技术的软件工程师。作者在本书的配套网站上为读者和教师提供了补充资料。
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1.《机器学习实践应用》
人工智能,触手可及,让数据起舞,用算法扩展业务边界 。
阿里机器学习专家力作,实战经验分享
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内容简介:
使用R语言引导读者掌握机器学习实战
顺利针对新问题 新数据选择和使用机器学习算法
滴滴研究院副院长叶杰平 武汉大学教授陈震中等专家学者倾情推荐
内容简介
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并给出了示例程序。
本书的一大特色就是贴近工程实践。首先,本书仅侧重介绍当前工业界常用的机器学习算法,而不追求知识内容的覆盖面;其次,本书在介绍每类机器学习算法时,力求通俗易懂地阐述算法思想,而不追求理论的深度,让读者借助代码获得直观的体验。
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