会员
AI制胜：机器学习极简入门
更新时间：2021-03-26 23:07:53 最新章节：11.4 我能认识你——人脸识别实战
书籍简介
机器学习包括有监督学习、无监督学习和半监督学习，而具体的问题又大致可以分两类：分类问题和回归问题。本书分为8章，使用Python第三方工具库深入讲解机器学习极大重要算法的实现，内容包括机器学习概述、贝叶斯分类、决策树、集成学习、支持向量机、神经网络、卷积神经网络、卷积神经网络分割图片实战。
品牌：清华大学
上架时间：2020-06-01 00:00:00
出版社：清华大学出版社
本书数字版权由清华大学提供，并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
最新章节
宋立桓
最新上架
- 会员《机器学习实战：视频教学版》基于Python语言详细讲解机器学习算法及其应用，用于读者快速入门机器学习。《机器学习实战：视频教学版》共分12章，内容包括机器学习概述、Python数据处理基础、Python常用机器学习库、线性回归及应用、分类算法及应用、数据降维及应用、聚类算法及应用、关联规则挖掘算法及应用、协同过滤算法及应用，最后通过3个综合实战项目（包括新闻内容分类实战、泰坦尼克号获救预测实战、计算机10.1万字
- 会员本书深入浅出地介绍了现代大型人工智能（ArtificialIntelligence，AI）模型技术，从对话机器人的发展历程和人工智能的理念出发，详细阐述了大模型私有化部署过程，深入剖析了Transformer架构，旨在帮助读者领悟大模型的核心原理和技术细节。本书的讲解风格独树一帜，将深奥的技术术语转化为简洁明了的语言，案例叙述既严谨又充满趣味，让读者在轻松愉快的阅读体验中自然而然地吸收和理解AI计算机15.8万字
- 会员本书是一本全面介绍机器学习方法特别是算法的新书，适合初学者和有一定基础的读者。机器学习可以分成三大类别，监督式学习、非监督式学习和强化学习。三大类别背后的算法也各有不同。监督式学习使用了数学分析中函数逼近方法、概率统计中的极大似然方法。非监督式学习使用了聚类和贝叶斯算法。强化学习使用了马尔可夫决策过程算法。机器学习背后的数学部分来自概率、统计、数学分析以及线性代数等领域。虽然用到的数学较多，但是最计算机7.4万字
- 会员《AIGC：让生成式AI成为自己的外脑》针对近期较为火热的AIGC技术及其相关话题，介绍AIGC的技术原理、专业知识和应用。全书共分为九章。第一章介绍AIGC技术的基本概念和发展历程；第二、三章介绍AIGC的基础技术栈和拓展技术栈；第四、五章分别讨论了AIGC技术在文本生成和图像生成两个领域的现状和前景；第六章列举了目前较为热门的AIGC技术应用；第七章描述了AIGC的上、中、下游产业链及未来前景计算机12.8万字
- 会员本书是一部系统介绍AI数字人技术的专业著作，涵盖了数字人的定义、发展历程、关键技术及应用实践等内容，全书共分3部分。在技术基础部分，首先介绍了数字人的定义、发展历程、分类和应用场景，接着详细解析了数字人系统的架构设计、视觉算法和语音合成技术的原理，以及语义理解和知识表示技术如何提升数字人的智能和表现力。在应用实践部分，带领读者深入探索数字人的创作流程，从内容策划、角色建模到交互设计，每一步都进行了计算机26.2万字
同类书籍最近更新
- 会员本书以媒介变迁为整体脉络，通过几类推荐产品的发展趋势来探讨推荐产品创新的核心驱动力，以及由具体产品特性引发的技术变革。全书内容分为5部分。第一部分从宏观视角探讨推荐产品从0到1进行创新的产品思路和技术思路；第二部分介绍革新传统纸质媒介的新闻推荐和资讯推荐，包括关键算法设计和产品设计；第三部分介绍构建线上社交网络的社交和社区推荐，以及如何通过协同过滤算法模拟社交网络；第四部分从产品、生态和算法设计的人工智能21.4万字
- 会员Python、TensorFlow、神经网络和深度学习因人工智能的流行而成为当下IT领域的热门关键词。本书首先介绍Python及其常用库Numpy、Matplotlib和Scipy的基本使用方法；其次介绍TensorFlow的基本知识及使用方法；然后介绍神经网络的基础知识以及神经网络基本应用——感知机、线性回归与逻辑回归的理论与实现；最后介绍两种热门的深度神经网络——卷积神经网络和循环神经网络的理人工智能4.7万字
- 会员进入了以数字化、信息化为主的工业3.0时代，人工智能取得了飞速发展并正引领着社会高速发展，迈向以智能化著称的4.0时代。随着商业银行的全球化发展、信息科技的深度应用，商业银行和人工智能已经呈现出了互相促进的态势。但不容忽视的是，在智能化转型的过程中，人工智能所引发的风险也必须引起重视，如何规避可能产生的风险，提出有效的解决方案，使所有相关流程合法合规，也是商业银行在社会发展中所应当承担的责任。本书人工智能11.5万字
- 会员本书延循创新链、产业链这一主线，对我国人工智能专利进行了体系化研究。上篇聚焦AI创新链，分别从AI基础通用技术、关键技术、支撑技术描绘我国AI技术创新全貌，并构建高价值专利评估体系，深层次地解析AI创新的趋势动能；下篇聚焦AI产业链，围绕智慧城市、智慧交通、智慧医疗、智慧金融、智慧工业、智慧教育、智慧农业七大应用场景进行了重点研究，对元宇宙和数字人两项新兴领域进行了专利分析，采用定性与定量相结合的人工智能8.8万字
- 会员本书旨在帮助没有任何人工智能技术基础的工程师们全面掌握AIGC的底层技术原理，以及大语言模型、扩散模型和多模态模型的原理与实践。本书的核心价值是，首先为想学习各种大模型的读者打下坚实的技术基础，然后再根据自己的研究方向展开深入的学习，达到事半功倍的效果。通过阅读本书，您将学习如下内容：（1）AIGC技术基础深入了解神经网络的基础知识，包括卷积神经网络和循环神经网络的原理与应用。并通过学习神经网络的人工智能16.7万字