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图灵程序设计丛书《TensorFlow深度学习》高清文字版PDF下载
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图灵程序设计丛书《TensorFlow深度学习》高清文字版PDF下载

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本书共分5方面内容:基础知识、关键模块、算法模型、内核揭秘、生态发展。前两方面由浅入深地介绍了TensorFlow 平台,算法模型方面依托TensorFlow 讲解深度学习模型,内核揭秘方面主要分析C++内核中的通信原理、消息管理机制等,最后从生态发展的角度讲解以TensorFlow 为中心的一套开源大数据分析解决方案。第1章 深度学习入门  1 1.1 机器学习简介  1 1.1.1 监督学习  2 1.1.2 无监督学习  2 1.1.3 强化学习  3 1.2 深度学习定义  3 1.2.1 人脑的工作机制  3 1.2.2 深度学习历史  4 1.2.3 应用领域  5 1.3 神经网络  5 1.3.1 生物神经元  5 1.3.2 人工神经元  6 1.4 人工神经网络的学习方式  8 1.4.1 反向传播算法  8 1.4.2 权重优化  8 1.4.3 随机梯度下降法  9 1.5 神经网络架构  10 1.5.1 多层感知器  10 1.5.2 DNN架构  11 1.5.3 卷积神经网络  12 1.5.4 受限玻尔兹曼机  12 1.6 自编码器  13 1.7 

Python机器学习实践指南 高清文字版PDF下载
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Python机器学习实践指南 高清文字版PDF下载

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机器学习是近年来渐趋热门的一个领域,同时Python 语言经过一段时间的发展也已逐渐成为主流的编程语言之一。本书结合了机器学习和Python 语言两个热门的领域,通过利用两种核心的机器学习算法来将Python 语言在数据分析方面的优势发挥到极致。全书共有10 章。第1 章讲解了Python 机器学习的生态系统,剩余9 章介绍了众多与机器学习相关的算法,包括各类分类算法、数据可视化技术、推荐引擎等,主要包括机器学习在公寓、机票、IPO 市场、新闻源、内容推广、股票市场、图像、聊天机器人和推荐引擎等方面的应用。本书适合Python 程序员、数据分析人员、对算法感兴趣的读者、机器学习领域的从业人员及科研人员阅读。第1章Python机器学习的生态系统1 1.1数据科学/机器学习的工作流程2 1.1.1获取2 1.1.2检查和探索2 1.1.3清理和准备3 1.1.4建模3 1.1.5评估3 1.1.6部署3 1.2Python库和功能3 1.2.1获取4 1.2.2检查4 1.2.3准备20 1.2.4建模和评估26 1.2.5部署34 1.3设置机器学习的环境34 1.4小结34 第2章构建

图灵程序设计丛书《机器学习与优化》高清文字版PDF下载
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图灵程序设计丛书《机器学习与优化》高清文字版PDF下载

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本书是机器学习实战领域的一本佳作,从机器学习的基本概念讲起,旨在将初学者引入机器学习的大门,并走上实践的道路。本书通过讲解机器学习中的监督学习和无监督学习,并结合特征选择和排序、聚类方法、文本和网页挖掘等热点问题,论证了“优化是力量之源”这一观点,为机器学习在企业中的应用提供了切实可行的操作建议。第1章 引言 1 1.1 学习与智能优化:燎原之火 1 1.2 寻找黄金和寻找伴侣 3 1.3 需要的只是数据 5 1.4 超越传统的商业智能 5 1.5 LION方法的实施 6 1.6 “动手”的方法 6 第2章 懒惰学习:最近邻方法 9 第3章 学习需要方法 14 3.1 从已标记的案例中学习:最小化和泛化 16 3.2 学习、验证、测试 18 3.3 不同类型的误差 21 第一部分 监督学习 第4章 线性模型 26 4.1 线性回归 27 4.2 处理非线性函数关系的技巧 28 4.3 用于分类的线性模型 29 4.4 大脑是如何工作的 30 4.5 线性模型为何普遍,为何成功 31 4.6 最小化平方误差和 32 4.7 数值不稳定性和岭回归 34 第5章 广义线性最小二乘法 37 5

OpenCV计算机视觉编程攻略(第3版) PDF下载
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OpenCV计算机视觉编程攻略(第3版) PDF下载

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本书结合C++和OpenCV全面讲解计算机视觉编程,不仅涵盖计算机视觉和图像处理的基础知识,而且通过完整示例讲解OpenCV的重要类和函数。主要内容包括OpenCV库的安装和部署、图像增强、像素操作、图形分析等各种技术,并且详细介绍了如何处理来自文件或摄像机的视频,以及如何检测和跟踪移动对象。第3版针对OpenCV最新版本进行了修改,调整了很多函数和算法说明,还增加了立体图像深度检测、运动目标跟踪、人脸识别、人脸定位、行人检测等内容,适合计算机视觉新手、专业软件开发人员、学生,以及所有想要了解图像处理和计算机视觉技术的人员学习参考。第1章 图像编程入门  1 1.1 简介  1 1.2 安装OpenCV库  1 1.2.1 准备工作  1 1.2.2 如何实现  2 1.2.3 实现原理  4 1.2.4 扩展阅读  5 1.2.5 参阅  6 1.3 装载、显示和存储图像  6 1.3.1 准备工作  6 1.3.2 如何实现  6 1.3.3 实现原理  8 1.3.4 扩展阅读  9 1.3.5 参阅  11 1.4 深入了解cv::Mat  11 1.4.1 如何实现  11

深度学习:Java语言实现 PDF下载
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本书首先介绍了一些机器学习算法的基础,随后带领你进入一个引人入胜的机器智能世界,你将领略到各种神经网络的魅力及挑战。本书将使用基于DL4J的Java库,带你一起攻克图像处理、语音识别和自然语言处理等领域中的各种问题。同时,你也会接触到当今最重要的其他开发平台,如Theano、TensorFlow和Caffe。通过本书的学习,你将具备用Java攻克深度学习问题的能力,并为这个领域贡献自己的力量。译者序前言第1章深度学习概述1.1人工智能的变迁1.1.1人工智能的定义1.1.2人工智能曾经的辉煌1.1.3机器学习的演化1.1.4机器学习的局限性1.2人与机器的区分因素1.3人工智能与深度学习1.4小结第2章机器学习算法——为深度学习做准备2.1入门2.2机器学习中的训练需求2.3监督学习和无监督学习2.3.1支持向量机2.3.2隐马尔可夫模型2.3.3神经网络2.3.4逻辑回归2.3.5增强学习2.4机器学习应用流程2.5神经网络的理论和算法2.5.1单层感知器2.5.2逻辑回归2.5.3多类逻辑回归2.5.4多层感知器2.6小结第3章深度信念网络与栈式去噪自编码器3.1神经网络的没落3.

神经网络编程实战:Java语言实现(原书第2版) 中文版PDF下载
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神经网络编程实战:Java语言实现(原书第2版) 中文版PDF下载

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神经网络编程实战:Java语言实现(原书第2版)由10章构成。首先,系统、全面地阐述神经网络相关概念、知识点及特征。然后,重点介绍神经网络学习过程的细节,如何用Java实现神经网络特性及设计神经网络架构,如何优化调整神经网络参数等。后,介绍一些经典案例。本书适合神经网络初学者阅读,也可以作为智能化软件开发人员的工具书。译者序作者和审校者简介前言第1章 神经网络入门 11.1 探索神经网络 11.2 人工神经网络 21.2.1 神经网络是如何组织的 31.2.2 基本元素—人工神经元 31.2.3 赋予神经元生命—激活函数 41.2.4 可变参数—权重 51.2.5 额外参数—偏置 61.2.6 由部分到整体—层 61.2.7 神经网络体系结构 71.2.8 单层网络 71.2.9 多层网络 81.2.10 前馈网络 81.2.11 反馈网络 81.3 从无知到认知—学习过程 91.4 开始编程—神经网络实践 101.5 神经元类 121.6 NeuralLayer类 141.7 ActivationFunction接口 151.8 神经网络类 151.9 运行程序 171.10 本章小

图灵原创《人工智能简史》 (尼克著) 带目录完整版PDF下载
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图灵原创《人工智能简史》 (尼克著) 带目录完整版PDF下载

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本书全面讲述人工智能的发展史,几乎覆盖人工智能学科的所有领域,包括人工智能的起源。、自动定理证明、专家系统、神经网络、自然语言处理、遗传算法、深度学习、强化学习、超级智能、哲学问题和未来趋势等,以宏阔的视野和生动的语言,对人工智能进行了全面回顾和深度点评。本书作者和书中诸多人物或为师友或相熟相知,除了详实的考证还有有趣的轶事。本书既适合专业人士了解人工智能鲜为人知的历史,也适合对人工智能感兴趣的大众读者作为入门的向导。第1章 达特茅斯会议:人工智能的缘起  11. 背景  12. 达特茅斯会议  63. AI历史的方法论  94. 会议之后  145. 预测未来:会有奇点吗?  19第2章 自动定理证明兴衰纪  241. 自动定理证明的起源  242. 罗宾逊和归结原理  323. 项重写  344. 阿贡小组和马库恩  355. 符号派的内部矛盾:问答系统和归结原理的失落  376. 几何定理证明与计算机代数  397. 定理证明系统和竞赛  448. 哲学问题  469. 现状  4910. 结语  51第3章 从专家系统到知识图谱  601. 费根鲍姆和DENDRAL  602.

《深度学习:核心技术与实践》 PDF 下载
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《深度学习 核心技术与实践》主要介绍深度学习的核心算法,以及在计算机视觉、语音识别、自然语言处理中的相关应用。《深度学习 核心技术与实践》的作者们都是业界一线的深度学习从业者,所以书中所写内容和业界联系紧密,所涵盖的深度学习相关知识点比较全面。《深度学习 核心技术与实践》主要讲解原理,较少贴代码。《深度学习 核心技术与实践》适合深度学习从业人士或者相关研究生作为参考资料,也可以作为入门教程来大致了解深度学习的相关前沿技术。第1 部分深度学习基础篇11 概述21.1 人工智能 31.1.1 人工智能的分类 31.1.2 人工智能发展史 31.2 机器学习 71.2.1 机器学习的由来 71.2.2 机器学习发展史 91.2.3 机器学习方法分类 101.2.4 机器学习中的基本概念 111.3 神经网络 121.3.1 神经网络发展史 13参考文献 162 神经网络172.1 在神经科学中对生物神经元的研究 172.1.1 神经元激活机制 172.1.2 神经元的特点 182.2 神经元模型 192.2.1 线性神经元 192.2.2 线性阈值神经元 192.2.3 Sigmoid 神经

机器学习 周志华版 PDF下载
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机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域. 本书作为该领域的入门教材,在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面。 为了使尽可能多的读者通过本书对机器学习有所了解, 作者试图尽可能少地使用数学知识. 然而, 少量的概率、统计、代数、优化、逻辑知识似乎不可避免. 因此, 本书更适合大学三年级以上的理工科本科生和研究生, 以及具有类似背景的对机器学 习感兴趣的人士. 为方便读者, 本书附录给出了一些相关数学基础知识简介.全书共16 章,大致分为3 个部分:第1 部分(第1~3 章)介绍机器学习的基础知识;第2 部分(第4~10 章)讨论一些经典而常用的机器学习方法(决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习);第3 部分(第11~16 章)为进阶知识,内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等.前3章之外的后续各章均相对独立, 读者可根据自己的兴趣和时间情况选择使用. 根据课时情况, 一个学期的本科生课程可考虑讲授前9章或前10章; 研究生课程则不妨使用全书.书中除第1章外, 每章都给出了十道习题. 有的习题

《TensorFlow实战Google深度学习框架 (第2版) 》中文版PDF下载
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《TensorFlow实战Google深度学习框架 (第2版) 》中文版PDF下载

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TensorFlow是谷歌2015年开源的主流深度学习框架,目前已得到广泛应用。《TensorFlow:实战Google深度学习框架(第2版)》为TensorFlow入门参考书,旨在帮助读者以快速、有效的方式上手TensorFlow和深度学习。书中省略了烦琐的数学模型推导,从实际应用问题出发,通过具体的TensorFlow示例介绍如何使用深度学习解决实际问题。书中包含深度学习的入门知识和大量实践经验,是走进这个前沿、热门的人工智能领域的优选参考书。第2版将书中所有示例代码从TensorFlow 0.9.0升级到了TensorFlow 1.4.0。在升级API的同时,第2版也补充了更多只有TensorFlow 1.4.0才支持的功能。另外,第2版还新增两章分别介绍TensorFlow高层封装和深度学习在自然语言领域应用的内容。《TensorFlow:实战Google深度学习框架(第2版)》适用于想要使用深度学习或TensorFlow的数据科学家、工程师,希望了解深度学习的大数据平台工程师,对人工智能、深度学习感兴趣的计算机相关从业人员及在校学生等。目录第1章 深度学习简介1.1 人工智能