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机器学习导论
:王东
作者：
王东
出版社：
清华大学出版社
出版时间：
2021
ISBN：
978-7-302-54605-4
索书号：
TP181/1040
分类号：
TP181
页数：
15,468页
价格：
128.00
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本书分类介绍机器学习领域的主要模型和算法，重点阐述不同方法背后的基本假设以及它们之间的相关性，帮助读者建立机器学习的基础理论功底，为从事该领域的相关工作打下基础。具体内容包括机器学习研究的总体思路、发展历史与关键问题，线性模型，神经网络及深度学习，核方法，图模型，无监督学习，非参数模型，演化学习，强化学习，数值优化方法等。
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索书号
展开
深度学习笔记
:鲁伟
作者：
鲁伟
出版社：
北京大学出版社
出版时间：
2020
ISBN：
978-7-301-16122-7
索书号：
TP181/2725
分类号：
TP181
页数：
190页
价格：
69.00
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本书以深度神经网络(DNN)、卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)为核心，介绍了深度学习的理论基础、通用方法和三大网络的原理与实践。全书代码以Keras框架作为范例。
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索书号
展开
联邦学习
:杨强
作者：
杨强
出版社：
电子工业出版社
出版时间：
2020
ISBN：
978-7-121-38522-3
索书号：
TP181/4716
分类号：
TP181
页数：
16,192页
价格：
89.00
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本书将描述联邦学习如何将分布式机器学习、密码学、基于金融规则的激励机制和博弈论结合起来，以解决分散数据的使用问题。介绍不同种类的面向隐私保护的机器学习解决方案以及技术背景，并描述一些典型的实际问题解决案例。
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索书号
展开
计算机怎样解几何题: 谈谈自动推理
:张景中
作者：
张景中
出版社：
暨南大学出版社
出版时间：
2000
ISBN：
7-81029-930-1
索书号：
TP181/1265
分类号：
TP181
页数：
195页
价格：
15.00
复本数：
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索书号
展开
机器学习及其应用
:王珏，周志华，周傲英
作者：
王珏，周志华，周傲英
出版社：
清华大学出版社
出版时间：
2006
ISBN：
7-302-12038-2
索书号：
TP181/1011
分类号：
TP181
页数：
17,324页
价格：
42.00
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本书邀请国内外相关领域的专家撰文，以综述的形式介绍机器学习中不同领域的研究进展。包括机器学习的讨论、统计学习理论及其在非监督学习问题中的应用、聚类分析技术综述、符号机器学习研究、强化学习研究进展等内容。
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索书号
展开
深度学习500问: AI工程师面试宝典
:谈继勇
作者：
谈继勇
出版社：
电子工业出版社
出版时间：
2021
ISBN：
978-7-121-38937-5
索书号：
TP181/3921
分类号：
TP181
页数：
26,453页
价格：
109.00
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本书系统地描述了深度学习的基本理论算法及应用。全书共14章，第1-3章论述了数学基础、机器学习基础和深度学习基础：第4-7章介绍了一些经典网络及计算机视觉领域中常用的CNN、RNN、GAN等网络结构技术：第8-9章介绍了深度学习在计算机视觉领域的目标检测及图像分割两大应用：第l0-14章介绍了计算机视觉领域主要的优化方法及思路等，包括迁移学习、网络架构及训练、网络优化技巧、超参数调整及模型的压缩和加速等。
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索书号
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深度学习入门
:(日)瀧雅人, 杨秋香，王卫兵
作者：
(日)瀧雅人, 杨秋香，王卫兵
出版社：
机械工业出版社
出版时间：
2020
ISBN：
978-7-111-65531-2
索书号：
TP181/3178
分类号：
TP181
页数：
12,223页
价格：
79.00
复本数：
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本书的内容大体可以分为机器学习基础、顺序传播神经网络的深度学习、玻尔兹曼机和深度强化学习四个部分，既考虑了通俗性和完整性，又介绍了深度学习的各个方面。
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索书号
展开
机器学习原理及应用
:陈海虹
作者：
陈海虹
出版社：
电子科技大学出版社
出版时间：
2017
ISBN：
978-7-5647-4816-6
索书号：
TP181
分类号：
TP181
页数：
364页
价格：
85.00
复本数：
在馆数：
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本书主要内容包括：绪论、机器学习基础理论、人工神经网络、主流的机器学习模型、机器学习方法、大数据时代的数据挖掘与机器学习等。
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索书号
展开
揭秘深度强化学习
:彭伟
作者：
彭伟
出版社：
中国水利水电出版社
出版时间：
2018
ISBN：
978-7-5170-6238-7
索书号：
TP181/4225
分类号：
TP181
页数：
10,360页
价格：
89.80
复本数：
在馆数：
累借天数：
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本书共10章，内容包括：深度强化学习概览、强化学习基础、深度学习基础、功能神经网络层、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、深度强化学习、深度强化学习算法框架、深度强化学习应用实例等。
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索书号
展开
机器学习基础: 从入门到求职
:胡欢武
作者：
胡欢武
出版社：
电子工业出版社
出版时间：
2019
ISBN：
978-7-121-35521-9
索书号：
TP181/4771
分类号：
TP181
页数：
xvii, 366页
价格：
89.00
复本数：
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累借天数：
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本书是一本机器学习算法方面的理论+实践读物, 主要包含机器学习基础理论、回归模型、分类模型、聚类模型、降维模型和深度学习模型六大部分。机器学习基础理论部分包含第1、2章, 主要介绍机器学习的理论基础和工程实践基础。第3章是回归模型部分, 主要包括模型的建立、学习策略的确定和优化算法的求解过程, 最后结合三种常见的线性回归模型实现了一个房价预测的案例。第4至11章详细介绍了几种常见的分类模型, 包括朴素贝叶斯模型、K近邻模型、决策树模型、Logistic回归模型、支持向量机模型、随机森林模型、AdaBoost模型和提升树模型, 每一个模型都给出了较为详
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电子工业出版社
(
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清华大学出版社
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东南大学出版社
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1
)
中信出版集团股份有限公司
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中国水利水电出版社
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1
)
人民邮电出版社
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北京大学出版社
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暨南大学出版社
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作者
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(
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(日)瀧雅人, 杨秋香，王卫兵
(
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(美)特伦斯·谢诺夫斯基(Terrence Sejnowski), 姜悦兵
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(英)大卫·福斯特(DavidFoster)
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张景中
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彭伟
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杜鹏，谌明，苏统华
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杨强
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柳若边
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王东
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(
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2019
(
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2018
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2021
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