![机器学习观止:核心原理与实践在线阅读](https://wfqqreader-1252317822.image.myqcloud.com/cover/171/44510171/b_44510171.jpg)
会员
机器学习观止:核心原理与实践
林学森更新时间:2022-07-27 18:51:33
最新章节:参考文献开会员,本书免费读 >
在写作伊始,就把读者设想为一位虽然没有任何AI基础,但对技术本身抱有浓厚兴趣、喜欢“抽丝剥茧”、探究真相的“有识之士”。有别于市面上部分AI技术书籍从一开始就直接讲解各种“高深莫测”算法的叙述手法,《机器学习观止:核心原理与实践》尝试先从零开始构建基础技术点,而后“循序渐进”地引领读者前进,最终“直捣黄龙”,赢取最后的胜利。全书据此分为5篇,共31章,内容基本覆盖了由AI发展历史、数学基础知识、机器学习算法等经典知识点以及深度学习、深度强化学习等较新理论知识所组成的AI核心技术。同时注重“理论联系实践”,通过多个章节重点介绍了如何在工程项目中运用AI来解决问题的诸多经验以及相应的模型算法,以期让读者既能享受到“知其所以然”的乐趣,还能体会到“知其然”的轻松和愉悦。
品牌:清华大学
上架时间:2021-03-01 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
林学森
主页
最新上架
- 会员
PyTorch 2.0深度学习从零开始学
PyTorch是一个开源的机器学习框架,它提供了动态计算图的支持,让用户能够自定义和训练自己的神经网络,目前是机器学习领域中的框架之一。《PyTorch2.0深度学习从零开始学》共分15章,内容包括PyTorch概述、开发环境搭建、基于PyTorch的MNIST分类实战、深度学习理论基础、MNIST分类实战、数据处理与模型可视化、基于PyTorch卷积层的分类实战、PyTorch数据处理与模型可计算机11.3万字 - 会员
华为MindSpore深度学习框架应用开发实战
全书从逻辑上共分3部分。第一部分由第1章和第2章组成,介绍深度学习的基础理论、MindSpore总体架构和编程基础。第二部分由第3~8章组成,介绍MindSpore框架各子系统的具体情况,包括数据处理、算子、神经网络模型开发、数据可视化组件MindInsight、推理、以及移动端AI框架MindSporeLite。第三部分由第9章和第10章组成,介绍使用MindSpore框架开发和训练的经典深度计算机13万字 - 会员
智能计算系统:从深度学习到大模型
本书由中科院计算所、软件所的专家学者倾心写就,以“图像风格迁移”应用为例,全面介绍智能计算系统的软硬件技术栈。第2版以大模型为牵引进行更新,第1章回顾人工智能、智能计算系统的发展历程,第2、3章在介绍深度学习算法知识的基础上增加了大模型算法的相关知识,第4章介绍深度学习编程框架PyTorch的发展历程、基本概念、编程模型和使用方法,第5章介绍编程框架的工作原理,第6章回顾深度学习所用的处理器结构从计算机34.9万字 - 会员
知识图谱从0到1:原理与Python实战
本书旨在帮助读者全面理解知识图谱的基本原理和概念。通过清晰的解释和实例,读者将深入了解知识图谱的构建、表示、推理等关键知识点。此外,本书通过提供代码实战,引导读者亲自动手构建知识图谱,并应用各种技术和工具进行实践。这种实践性的讲解方法可帮助读者更深入地理解知识图谱的实际应用。本书的目标是帮助读者全面理解知识图谱的基本原理和概念,并通过代码实战构建知识图谱。同时,本书也提供了关于大语言模型与知识图谱计算机9.6万字 - 会员
大型语言模型实战指南:应用实践与场景落地
这是一本系统梳理并深入解析大模型的基础理论、算法实现、数据构造流程、模型微调方法、偏好对齐方法的著作,也是一本能手把手教你构建角色扮演、信息抽取、知识问答、AIAgent等各种强大的应用程序的著作。本书得到了零一万物、面壁智能、通义千问、百姓AI、澜舟科技等国内主流大模型团队的负责人的高度评价和鼎力推荐。具体地,通过本书你能了解或掌握以下知识:(1)大型语言模型的基础理论,包括常见的模型架构、领计算机11.2万字 - 会员
自适应和反应式机器人控制:动态系统法
本书主要介绍如何通过动态系统学习控制律,从而使机器人具备实时反应能力。本书首先介绍机器人学习数据的收集方法,然后重点讲解使用动态系统学习控制律的核心技术,使用动态系统进行轨迹规划的方法,以及使用动态系统进行柔性控制和力控制的方法。本书提供大量应用示例,包括机械臂、拟人手和仿人机器人的全身控制等。本书要求读者熟悉关于机器人控制的基础知识,并熟悉机器学习、统计、优化以及动态系统等相关内容,适合作为高等计算机20.3万字 - 会员
机器学习中的统计思维(Python实现)
机器学习是人工智能的核心,而统计思维则是机器学习方法的核心:从随机性中寻找规律性。例如,利用损失最小化思想制定学习策略,采用概率最大化思想估计模型参数,利用方差对不确定性的捕捉构造k维树,采用贝叶斯公式构建分类决策模型,等等。只有树立正确的统计思维,才能准确高效地运用机器学习方法开展数据处理与分析。本书以统计思维的视角,揭示监督学习中回归和分类模型的核心思想,帮助读者构建理论体系。计算机18万字 - 会员
基于信息增强的图神经网络学习方法研究
本书深入剖析了图神经网络领域所面临的两大核心挑战:深度加深模型退化和监督信息过度依赖。针对这两大挑战,本书提出了一系列解决思路,涵盖模型结构设计、训练策略优化等方面的内容。全书共7章,第1章主要介绍了图神经网络研究的背景与意义,阐述了近年来国内外网络表示学习与图神经网络的研究现状,分析了图神经网络当前面临的挑战及其主要问题等;第2章主要对图神经网络进行概要论述,包括基础的理论、典型的模型方法及应用计算机8.1万字 - 会员
机器学习的算法分析和实践
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