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题名/责任者:

机器学习编程:从编码到深度学习/(意) 保罗·佩罗塔著 汪雄飞, 汪荣贵译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2021.6

ISBN及定价:

978-7-111-68091-8/CNY99.00

载体形态项:

xiv, 277页:图;26cm

统一题名:

Programming machine learning : from coding to deep learning

其它题名:

从编码到深度学习

丛编项:

智能科学与技术丛书

个人责任者:

佩罗塔 (Perrotta, Paolo) 著

个人次要责任者:

汪雄飞 译

个人次要责任者:

汪荣贵 译

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

出版发行附注:

本书中文简体字版由The Pramatic Programmers, LLC授权机械工业出版社在全球独家出版发行

提要文摘附注:

本书从一个完全不了解机器学习的程序员的视角出发, 使用一系列生动有趣的具体应用实例, 运用诙谐的语言以循序渐进的方式比较系统地介绍机器学习的本质思想、基本理论和重要算法, 比较细致地剖析线性模型、感知机模型、浅层神经网络、深度神经网络的设计原理与编程方法, 引导读者亲自动手从零开始打造和完善机器学习的底层代码, 逐步消除对机器学习算法原理的认知盲点, 让广大初学者能够较为轻松地掌握机器学习和深度学习的基本理论和编程技术。

使用对象附注:

本书适合作为智能科学与技术、数据科学与大数据技术、计算机科学与技术以及相关专业的本科生或研究生的机器学习入门教材, 也可供工程技术人员和自学读者学习参考

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