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機器學習聖經:最完整的統計學習方法

作者:李航
出版日期:2022-07-20
第一版熱賣加印十幾萬冊!第二版內容更完整!☆☆統計

學習

方法全書☆☆【本書內容】統計學習方法即為機器學習方法,是電腦及其應用領域的重要學科之一。本書分為監督學習、無監督學習兩篇,全面系統地介紹了統計學習 ...

白話機器學習

出版日期:2023-06-01
出版社:碁峰資訊
內容簡介:「你是否認為機器

學習

很複雜、很難掌握呢? 其實不然,來讀這本書,Serrano為你揭開機器學習的神秘面紗。」—Sebastian Thrun, Udacit創辦人「這是您機器學習旅程的第一步 ...

跟 NVIDIA 學深度學習!從基本神經網路到 CNN‧RNN‧LSTM‧seq2seq‧Transformer‧GPT‧BERT...,紮穩機器視覺與大型語言模型 (LLM) 的建模基礎

作者:Magnus Ekman
出版日期:2024-01-23
▍AI 界扛霸子 NVIDIA 的深度

學習

(Deep Learning) 指定教材!▍GPT、Transformer、seq2seq、self-attention 機制...大型語言模型 (LLM) ...

機器學習的公式推導和程式實作

作者:魯偉
出版日期:2024-03-26
出版社:碁峰資訊
內容簡介:進行機器

學習

的開發時,精通相關數學理論是關鍵的基礎。本書基於對所有機器學習演算法的系統分類,詳細介紹了監督學習單模型、監督學習集成模型、無監督學習模型、概率模型等四大類共26個經典演算法,並 ...

金融機器學習與資料科學藍圖

出版日期:2022-04-18
出版社:歐萊禮
內容簡介:從建構交易策略到使用Python的機器人投資顧問機器

學習

和資料科學將在未來幾年顯著改變金融業。透過本實用指南,避險基金、投資和零售銀行以及金融科技公司的專業人士將學到如何建構對該行業極為關重 ...

Reinforcement Learning中文版|強化學習深度解析

出版日期:2021-04-27
出版社:碁峰資訊
內容簡介:針對強化

學習

的關鍵概念和演算法,提供清晰而簡單的說明什麼是強化學習強化學習是學習該做什麼(如何將當前情形映射到動作上),以便最大化一個獎勵訊號數值。學習者不會被告知要採取哪些動作,而是必須透 ...

Python資料科學學習手冊 第二版

出版日期:2023-12-04
出版社:歐萊禮
內容簡介:處理大量資料的基本工具「這本書提供了清晰且易於遵循的範例,幫助您設置與使用最重要的資料科學和機器

學習

工具。」—Anne BonnerContent Simplicity創辦人和CEOPyth ...

機器學習演算法動手硬幹:用PyTorch+Jupyter最佳組合達成

出版日期:2022-01-20
★★★【機器

學習

】+【演算法】★★★★★★★★【PyTorch】+【Jupyter】★★★★★一步一腳印、腳踏實地機器學習經典演算法全面講解我們平常視為理所當然的L1、L2、Softmax,Cross ...

500個必問題:深度學習AI頂尖企業面試實況

出版日期:2021-05-20
最全面深度

學習

的書籍從數學基礎、機器學習技法、深度學習基礎一直到最潮的應用全部都完整講解,一本書就讓你晉級深度學習大師。▌濃縮知識點、各大公司筆試面試題▌本書內容取材自編者在日常學習過程中總結的知識點 ...

機器學習的高風險應用|負責任的人工智慧方法

出版日期:2024-04-02
出版社:歐萊禮
內容簡介:「作者完美呈現監管單位觀點、風險管理、可解釋性與其他諸多主題的概觀,同時提供實務建議與程式碼範例。」—Christoph MolnarInterpretable Machine Learni ...

Deep Learning深度學習基礎:設計下一代人工智慧演算法

作者:Nikhil Buduma
出版日期:2018-06-19
出版社:歐萊禮
二手書徵求
深度

學習

(Deep Learning)如今已成為非常活躍的研究領域,同時也為現代機器學習鋪展了一條康莊大道。本書提供許多範例與清楚的說明,引導讀者進一步了解這個複雜領域中的一些主要概念。包括Googl ...

新一代AI霸主:深度強化學習從基礎開始到專案開發

出版日期:2022-02-21
本書是為「深度強化

學習

」的專家所提供的最佳參考書!從 2013 年開始,深度強化學習已漸漸地以多種方式改變了我們的生活和世界,會下棋的AlphaGo技術展示了超過專業選手的理解能力的圍棋之美。類似的情 ...

大師帶你立即上手:機器學習+人工智慧一點也不難

作者:唐宇迪
出版日期:2020-07-22
本書特色通俗易懂、零基礎也能學機器

學習

、快速入門人工智慧領域►完整的工具,包括Numpy, Pandas, Matplotlib►經典的演算法,包括回歸、決策樹、集成、特徵工程、SVM、推薦系統、降維 ...

未來職場,AI時代下的「高危」職業!模擬2050的上班族:律師、外科醫師、程式設計師……很快就要退場?趨勢專家談大數據與人工智慧如何「轉型」未來

作者:鄭軍
出版日期:2023-11-15
►若機器連口音都能即時分辨,人工翻譯還剩下哪些價值?►永遠不會半道棄坑的AI小說家,是否即將取代真人寫作?►不是英語是「嬰語」,電腦能真實呈現孩子的內心世界?身處資訊大爆炸時期,機器

學習

的速度呈指數級 ...

深度學習

出版日期:2019-10-29
出版社:碁峰資訊
內容簡介:「由三位深度

學習

領域專家撰寫的《Deep Learning》,是涵蓋內容最為全面的著作。對於要進入此領域的軟體工程師與學生,提供了兼具深度及廣度的觀點與淺顯數學概念,以及足供專家參考的內容。 ...


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