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深度強化學(xué)習(xí)結(jié)合深度學(xué)習(xí)與強化學(xué)習(xí)算法各自的優(yōu)勢解決復(fù)雜的決策任務(wù)。得益于DeepMindAlphaGo和OpenAIFive成功的案例，深度強化學(xué)習(xí)受到大量的關(guān)注，相關(guān)技術(shù)廣泛應(yīng)用于不同的領(lǐng)域。本書分為三大部分，覆蓋深度強化學(xué)習(xí)的全部內(nèi)容。第一部分介紹深度學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)的入門知識、一些非�；�礎(chǔ)的深度強化學(xué)習(xí)算法及其實

本書從傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)，如線性回歸、邏輯回歸、樸素貝葉斯、支持向量機、集成學(xué)習(xí)，到前沿的深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如DNN、CNN、BERT、ResNet等，對人工智能技術(shù)進行零基礎(chǔ)講解，內(nèi)容涵蓋數(shù)學(xué)原理、公式推導(dǎo)、圖表展示、企業(yè)應(yīng)用案例。本書面向初中級讀者，能幫助讀者迅速掌握機器學(xué)習(xí)技術(shù)的相關(guān)概念及原理。本書內(nèi)容結(jié)合作者多年

機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)：使用R、tidyverse和mlr

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本書基于豐富的圖示，詳細介紹了有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)的17種算法，包括線性回歸、正則化、邏輯回歸、支持向量機、核方法、樸素貝葉斯、隨機森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、KNN、PCA、LSA、NMF、LDA、k-means算法、混合高斯分布、LLE和t-SNE。書中針對各算法均用Python代碼進行了實現(xiàn)，讀者可一邊運行代碼一邊閱讀，從

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深度學(xué)習(xí)已經(jīng)進入我們的生活，云計算和大數(shù)據(jù)為深度學(xué)習(xí)提供了便利。本書主要講解深度學(xué)習(xí)中的數(shù)學(xué)知識、算法原理和實現(xiàn)方法，配套源碼、數(shù)據(jù)集和開發(fā)環(huán)境。本書共12章。第1章介紹人類視覺和深度學(xué)習(xí)的聯(lián)系。第2章介紹深度學(xué)習(xí)中最為重要的梯度下降算法。第3章介紹卷積函數(shù)。第4章介紹計算損失函數(shù)所使用的交叉熵、決策樹和信息熵。第5章