本書從傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí),如線性回歸、邏輯回歸、樸素貝葉斯、支持向量機(jī)、集成學(xué)習(xí),到前沿的深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),如DNN、CNN、BERT、ResNet等,對人工智能技術(shù)進(jìn)行零基礎(chǔ)講解,內(nèi)容涵蓋數(shù)學(xué)原理、公式推導(dǎo)、圖表展示、企業(yè)應(yīng)用案例。本書面向初中級讀者,能幫助讀者迅速掌握機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的相關(guān)概念及原理。本書內(nèi)容結(jié)合作者多年
機(jī)器學(xué)習(xí)實戰(zhàn):使用R、tidyverse和mlr
隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展,人類對智能化服務(wù)更加渴望,聊天機(jī)器人成為研發(fā)熱門之一!吨悄芰奶鞕C(jī)器人:核心技術(shù)與算法》從聊天機(jī)器人所涉及的多個方面出發(fā),先理論后實踐,讓讀者不僅能了解其中的原理,還能自己動手編程!吨悄芰奶鞕C(jī)器人:核心技術(shù)與算法》共9章,第1章以該領(lǐng)域的背景知識作為開篇,重點介紹了聊天系統(tǒng)中的主要模塊;第2章
本書是一本介紹深度學(xué)習(xí)理論和實戰(zhàn)應(yīng)用的教程,先從數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)出發(fā),按照神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)發(fā)展框架由易到難逐步講解深度學(xué)習(xí)的理論,然后再通過實踐部分,詳細(xì)解釋深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用案例,讓讀者既能了解深度學(xué)習(xí)理論,又能學(xué)會使用深度學(xué)習(xí)框架,實現(xiàn)自己的深度學(xué)習(xí)模型。主要內(nèi)容包括深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷史、單層感知器、線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、B
本書基于豐富的圖示,詳細(xì)介紹了有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)的17種算法,包括線性回歸、正則化、邏輯回歸、支持向量機(jī)、核方法、樸素貝葉斯、隨機(jī)森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、KNN、PCA、LSA、NMF、LDA、k-means算法、混合高斯分布、LLE和t-SNE。書中針對各算法均用Python代碼進(jìn)行了實現(xiàn),讀者可一邊運(yùn)行代碼一邊閱讀,從
本書全面講解PaddlePaddleFluid框架在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的應(yīng)用。全書共15章,分別是PaddlePaddle深度學(xué)習(xí)開發(fā)環(huán)境的搭建、PaddlePaddle快速入門、線性回歸算法實戰(zhàn)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實戰(zhàn)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實戰(zhàn)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)實戰(zhàn)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)實戰(zhàn)、模型的保存與使用、遷移學(xué)習(xí)實戰(zhàn)可視化工具VisualDL的使
本書的主要特色在于知識建模和智能推理技術(shù)方面的創(chuàng)新,并基于知識圖譜建模和智能推理技術(shù)的集成完成了一系列應(yīng)用軟件的開發(fā),直觀形象、易學(xué)易用。本書是AI3軟件的詳盡解讀,分為AI3普及版(自由拷貝,不限使用)、AI3智能教學(xué)版以及AI3專業(yè)版(適用于復(fù)雜過程工業(yè)系統(tǒng)AI應(yīng)用)。
深度學(xué)習(xí)已經(jīng)進(jìn)入我們的生活,云計算和大數(shù)據(jù)為深度學(xué)習(xí)提供了便利。本書主要講解深度學(xué)習(xí)中的數(shù)學(xué)知識、算法原理和實現(xiàn)方法,配套源碼、數(shù)據(jù)集和開發(fā)環(huán)境。本書共12章。第1章介紹人類視覺和深度學(xué)習(xí)的聯(lián)系。第2章介紹深度學(xué)習(xí)中最為重要的梯度下降算法。第3章介紹卷積函數(shù)。第4章介紹計算損失函數(shù)所使用的交叉熵、決策樹和信息熵。第5章
本書引領(lǐng)讀者從操作層面找到進(jìn)入到VR領(lǐng)域的入口。本書分為三大部分:第一部分為虛擬現(xiàn)實引擎Unity,闡述了Unity基礎(chǔ)、Unity腳本程序基礎(chǔ),圖形界面系統(tǒng),粒子系統(tǒng),物理系統(tǒng)。第二部分為虛擬現(xiàn)實3D建模,通過3dsmax闡述了3D建;A(chǔ)和3D高級建模方法。第三部分通過一個綜合開發(fā)案例虛擬樣板房的制作帶領(lǐng)讀者深入了
本書系統(tǒng)闡述遷移學(xué)習(xí)的解決方法和典型應(yīng)用。首先,論述了遷移學(xué)習(xí)的基本概念、方法分類及發(fā)展歷程,介紹了遷移學(xué)習(xí)的相關(guān)基礎(chǔ)知識。然后,探討了遷移學(xué)習(xí)的基本方法,包括基于樣本、基于特征、基于模型和基于關(guān)系的遷移學(xué)習(xí)方法,闡述了深度遷移學(xué)習(xí)的經(jīng)典方法,包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)遷移方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對抗遷移方法,介紹了更加實用的部分域適應(yīng)