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          中文版!學習 TensorFlow、PyTorch、機器學習、深度學習和數(shù)據(jù)結構五件套!(附免費下載)

          共 1328字,需瀏覽 3分鐘

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          2020-07-28 23:10

          學習深度學習以及面試肯定離不開下面的5個重要的資料,更何況是中文版!

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          1. TensorFlow深度學習


          書籍特點
          ????????????中文基礎介紹有理論也有實戰(zhàn)結合

          2.?PyTorch
          教程根據(jù) PyTorch 官方版本目錄,完整地還原了所有的內容。包括簡單的環(huán)境搭建、快速入門相關 API、高級操作、圖像處理實戰(zhàn)、文本處理實戰(zhàn)、GAN 和強化學習等,基本涵蓋了目前所有深度學習相關的知識點。

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          教程目錄


          3.?《統(tǒng)計學習方法》(第2版)


          內容簡介:
          統(tǒng)計學習方法即機器學習方法,是計算機及其應用領域的一門重要學科。本書分為監(jiān)督學 習和無監(jiān)督學習兩篇,全面系統(tǒng)地介紹了統(tǒng)計學習的主要方法。包括感知機、k 近鄰法、樸素貝葉斯法、決策樹、邏輯斯諦回歸與最大熵模型、支持向量機、提升方法、EM 算法、隱馬爾可夫模型和條件隨機場,以及聚類方法、奇異值分解、主成分分析、潛在語義分析、概率潛在語義分析、馬爾可夫鏈蒙特卡羅法、潛在狄利克雷分配和 PageRank 算法等。除有關統(tǒng)計學習、監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習的概論和總結的四章外,每章介紹一種方法。敘述力求從具體問題或實例入手, 由淺入深,闡明思路,給出必要的數(shù)學推導,便于讀者掌握統(tǒng)計學習方法的實質,學會運用。?為滿足讀者進一步學習的需要,書中還介紹了一些相關研究,給出了少量習題,列出了主要參考文獻。?本書是統(tǒng)計機器學習及相關課程的教學參考書,適用于高等院校文本數(shù)據(jù)挖掘、信息檢索及自然語言處理等專業(yè)的大學生、研究生,也可供從事計算機應用相關專業(yè)的研發(fā)人員參考。

          課件
          4.?《神經(jīng)網(wǎng)絡與深度學習》中文版


          介紹
          《神經(jīng)?絡和深度學習》是?本免費的在線書,對讀者數(shù)學知識需求適度,兼顧理論和動手實踐。?前給出了在圖像識別、語?識別和?然語?處理領域中很多問題的最好解決?案,教讀者在神經(jīng)?絡和深度學習背后的眾多核?概念。

          5.?《數(shù)據(jù)結構與算法Python版》公開課

          課程概述
          北京大學公開課《數(shù)據(jù)結構與算法Python版》于中國大學MOOC第2次開課,課程將圍繞“算法+數(shù)據(jù)結構=程序”的思路,以問題求解為導向進行學習,幫助學生提高理論、抽象、設計的能力

          該課程注重數(shù)據(jù)結構與算法的實踐與應用,在課程中穿插了生動案例和編程練習,引導學生積極建立數(shù)據(jù)抽象和層次分析的思維模式,通過解決實際問題來加深對數(shù)據(jù)組織結構和相應處理算法的學習體會,并學會通過實際應用情況來權衡時空和其它資源開銷,達到最優(yōu)的應用效果。


          獲得方式:
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