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机器学习编程:从编码到深度学习
(意)保罗·佩罗塔更新时间:2021-06-01 17:14:22
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本书从一个完全不了解机器学习的程序员的视角出发,通过一系列生动有趣的具体应用实例,运用诙谐的语言以循序渐进的方式比较系统地介绍机器学习的本质思想、基本理论和重要算法,比较细致地剖析线性模型、感知机模型、浅层神经网络、深度神经网络的设计原理与编程方法,引导读者亲自动手从零开始打造和完善机器学习的底层代码,逐步消除对机器学习算法原理的认知盲点,让广大初学者能够较为轻松地掌握机器学习和深度学习的基本理论和编程技术。本书是从零基础初学者的思维角度编写的,适合作为智能科学与技术、数据科学与大数据技术、计算机科学与技术以及相关专业的本科生或研究生的机器学习入门教材,也可供工程技术人员和自学读者学习参考。
品牌:机械工业出版社
译者:汪雄飞 汪荣贵
上架时间:2021-06-01 00:00:00
出版社:机械工业出版社
本书数字版权由机械工业出版社提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
机器学习编程:从编码到深度学习最新章节
查看全部- 附录B 机器学习术语
- A.6 就这么多了
- A.5 创建和使用对象
- A.4.3 管理包
- A.4.2 主要习语
- A.4.1 定义与导入模块
- A.4 模块与包
- A.3.2 默认参数
- A.3.1 命名参数
- A.3 定义和调用函数
(意)保罗·佩罗塔
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