MARC状态:审校 文献类型:中文图书 浏览次数:34
- 题名/责任者:
- 机器学习编程:从编码到深度学习/(意) 保罗·佩罗塔著 汪雄飞, 汪荣贵译
- 出版发行项:
- 北京:机械工业出版社,2021
- ISBN及定价:
- 978-7-111-68091-8/CNY99.00
- 载体形态项:
- xiv, 277页:图;26cm
- 其它题名:
- 从编码到深度学习
- 丛编项:
- 智能科学与技术丛书
- 个人责任者:
- 佩罗塔 (Perrotta, Paolo) 著
- 个人次要责任者:
- 汪雄飞 译
- 个人次要责任者:
- 汪荣贵 译
- 学科主题:
- 机器学习
- 中图法分类号:
- TP181
- 一般附注:
- 华章教育
- 出版发行附注:
- 由The Pragmatic Programmers, LLC授权出版
- 提要文摘附注:
- 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,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。
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