机器学习与深度学习(Python版·微课视频版)

作者: 王衡军

出版社: 清华大学出版社

出版日期: 2022-07-01

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简介

本书以任务为导向,讨论了机器学习和深度学习的主要问题,包括聚类、回归、分类、标注、降维、特征工程、超参数调优、序列决策(强化学习)和对抗攻击等。书中对上述每个问题,分别从决策函数类模型、概率类模型和神经网络类模型三个角度来讨论具体的实现算法。   本书在内容上兼顾基础知识和应用实践。总体上,以基本理论知识为主线,逐步展开,从概念入手,逐步讨论算法思想,着重考虑知识的关联性,最后落实到机器学习扩展库和深度学习框架的具体应用。具体到每个模型,采用以示例入手、逐渐深入的方式,尽量给出详尽的分析或推导。   本书的特点是主要通过示例来讨论相关模型,适合初学者入门使用。本书示例代码采用Python 3程序设计语言编写。传统机器学习算法的应用示例主要以ScikitLearn机器学习扩展库来实现,隐马尔可夫模型示例用hmmlearn扩展库来实现,条件随机场模型示例用CRF++工具来实现。深度学习算法的示例采用TensorFlow 2框架和MindSpore框架来实现。   本书适合计算机、人工智能及相关专业的学生使用,对于相关技术研究人员也有参考价值。

编辑推荐

本书的特点是主要通过示例来讨论传统机器学习模型、深度学习模型和强化学习模型,更加适合初学者入门使用。有详细的代码解读和案例说明,本书的内容全面,可供入门学习和工程参考使用。

更多出版物信息
  • 版权: 清华大学出版社
  • 出版: 2022-07-01
  • 作者:王衡军
  • 更新: 2023-06-19
  • 书号:9787302606659
  • 中图:TP181-43;TP311.561-43
  • 学科:
    工学
    控制科学与工程
    工学
    计算机科学与技术
    工学
    软件工程
    交叉学科
    智能科学与技术

作者信息

王衡军

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