何宇健,廣受讀者好評的《Python與機器學習實戰》一書作者,來自北京大學數學係,有多年Python開發經驗,在GitHub上擁有並維護著一個純Python編寫的機器學習算法庫(386個stars,264個forks)。對機器學習、神經網絡及它們在量化投資方麵的應用有深入研究。曾在創新工場AI工程院負責研發適用於結構化數據的新型神經網絡、序列預測算法的抽象框架以及基於模型的自動特徵工程。
人工智能已成趨勢,而深度學習則是其中最有用的工具之一。雖然由於科技發展的迅猛,現在實用技術更新換代的頻率已經幾乎達到瞭一周,但是其背後最為基礎的知識卻是共通的。《Python與神經網絡實戰》的目的就是較為全麵地介紹神經網絡的諸多基礎與進階的技術,同時也會介紹如何利用神經網絡來解決真實世界中的現實任務。各章節的內容不僅包括瞭經典的傳統機器學習算法與神經網絡的方方麵麵,也對它們進行瞭對比與創新。如果能夠掌握好本書所敘述的知識的話,相信即使具體的技術迭代得再快,讀者也能根據本書所打好的基礎來快速理解、上手與改進它們吧。
《Python與神經網絡實戰》兼顧瞭理論與實踐,不僅會從公式上推導齣各種性質,也會從實驗上去驗證它們,比較適閤初學者進行學習。同時,《Python與神經網絡實戰》所給齣的框架更是能直接、簡單、快速地應用在實際任務中,比較適閤相關從業人員使用。
發表於2024-12-23
Python與神經網絡實戰 2024 pdf epub mobi 電子書 下載
圖書標籤: Python 計算科學 機器學習 python 深度學習 實戰 akb CS
雙十一購買的書籍,目前已經基本上看完瞭,也進行瞭相關的實操,對小白來說很有藉鑒意義,能夠引領小白入門人工智能。是一本不可多得的好書。本書先從機器學習常用術語、到scikit-learn和TensorFlow的介紹,先嚮小白的我介紹瞭相關的屬於與概念,是我對神經網絡與機器學習有瞭初步的認識。然後介紹瞭經典的機器學習常用算法,例如:樸素貝葉斯、決策樹、梯度下降法等,是我對機器學習有瞭進一步的認。識。也為後麵的學習鋪墊瞭基礎。最後,就開始機器學習的入門與進階瞭。這裏也就不贅述那麼多瞭。整本書,從邏輯上來說是循序漸進的,推薦購買這本書籍。不過購買瞭之後,關鍵是要多練習,多打代碼。光看是沒有用的。在寫代碼的同時,也可以對知識點有進一步的理解。所以實操是關鍵。當然,要購買不同的書籍,交替學習纔是最好的。
評分我剛剛看完,感覺這本書非常不錯,適閤神經網絡入門的同學。這本書對於神經網絡的介紹非常的全麵,不拖泥帶水,對於公式的推導和使用範圍都有詳盡的解釋,特彆是cnn和rcnn那張,內容很豐富,代碼的實現也很精妙,兼顧瞭理論與實踐,不僅從公式上推導齣神經網絡的各種性質,也從實驗上對它們進行瞭驗證,比較適閤初學者進行學習。同時,本書所給齣的框架更能直接、簡單、快速地應用在實際任務中,適閤相關從業人員使用。而且這本書的代碼寫的很好,代碼框架是可以直接復用的,和機器學習實戰這本書有的一比,事實上我覺得要比機器學習實戰這本書要好,沒有白買,就適閤我這種初學者看,很利於入門。
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