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细说机器学习(从理论到实践)
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：编者:凌峰|责编:王金柱出版社：清华大学
本书从数学知识入手，详尽细致地阐述机器学习各方面的理论知识、常用算法与流行框架，并以大量代码示例进行实践。本书内容分为三篇：第一篇为基础知识，包括机器学习概述、开发环境和常用模块、特征工程、模型评估、降维方法等内容。本篇详细而友好地介绍机器学习的核心概念与原理，并结合大量示例帮助读者轻松入门。第二篇为算法应用，涵盖机器学习最重要与高频使用的模型，包括K- Means聚类、K最近邻、回归、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络等内容。本篇不仅详细讲解各个算法的原理，还提供大量注释详尽的代码示例，使这些算法变得直观易懂。第三篇为拓展应用，包括集成学习、深度学习框架TensorFlow 与PyTorch入门、卷积网络、激活函数以及模型微调与项目实战。本篇内容更加前沿与高级，带领读者跨过机器学习的门槛，进行真实项目的实践与部署。本书内容丰富、系统且实用，大量相关代码示例贴近实战，能够为读者学习机器学习打下扎实的基础，并真正掌握运用这些知识与算法解决实际问题的技能。适合机器学习入门者、大学生、人工智能从业者，以及各行业技术人员和科研人员使用，也可作为培训机构和大专院校人工智能课程的教学用书。
人民币：RMB 119.00 元售价：NT$ 476.00 元

细说PyTorch深度学习(理论算法模型与编程实现)
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：编者:凌峰//丁麒文|责编:王金柱出版社：清华大学
本书由业界专家编撰，采用理论描述加代码实践的思路，详细介绍PyTorch的理论知识及其在深度学习中的应用。全书分为两篇，共 16章。第一篇为基础知识，主要介绍PyTorch的基本知识、构建开发环境、卷积网络、经典网络、模型保存和调用、网络可视化、数据加载和预处理、数据增强等内容；第二篇为高级应用，主要介绍数据分类、迁移学习、人脸检测和识别、生成对抗网络、目标检测、ViT等内容。本书内容涵盖 PyTorch从入门到深度学习的各个方面，是一本基础应用与案例实操相结合的参考书。本书理论兼备实例，深入浅出，适合PyTorch初学者使用，也可以作为理工科高等院校本科生、研究生的教学用书，还可作为相关科研工程技术人员的参考书。
人民币：RMB 99.00 元售价：NT$ 396.00 元

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