零基础读者应如何快速入门机器学习?数学基础薄弱的读者应如何理解机器学习中的数学原理?这些正是本书要解决的问题。本书从数学基础知识入手,通过前3章的介绍,帮助读者轻松复习机器学习涉及的数学知识;然后,通过第4-第13章的介绍,逐步讲解机器学习常见算法的相关知识,帮助读者快速入门机器学习;最后,通过第14章的综合实践,帮助
本书主要内容包括普通最小二乘法回归、岭回归、Lasso回归、弹性网络回归、正交匹配追踪回归、贝叶斯回归、广义线性回归、随机梯度下降回归、被动攻击回归、鲁棒回归、多项式回归、支持向量机回归、核岭回归、最近邻回归、高斯过程回归、决策树、神经网络模型、保序回归、岭分类、逻辑回归分类、随机梯度下降分类、感知机、被动攻击分类、支
生成对抗神经网络(GenerativeAdversarialNets,GAN)作为一种深度学习框架,发展十分迅猛。通过相互对抗的神经网络模型,GAN能够生成结构复杂且十分逼真的高维度数据。因此,被广泛应用于学术研究和工程领域,包括图像处理,如图像生成、图像转换、视频合成;序列数据生成,如语音生成、音乐生成等;以及其他众
本书介绍了元学习方法的发展历史、起源、思想、近来流行的元学习方法,以及这些方法的组织思路、改进方案、相互继承、如何应用。本书共11章,分为两部分:元学习方法思想的介绍和元学习应用场景中模型的介绍。这些内容介绍了如何在元学习框架下融入强化学习、模仿学习、在线学习、无监督学习、迁移学习等,实现对实际应用中深度模型的改进,以
本书旨在帮助老年朋友快捷、充分地使用智能手机,帮助老年人实现老有所乐、老有所为的美好愿望。本书以手机使用较为广泛的支付宝、微信等应用为例,从真实的操作环境出发,以图文并茂的方式讲解手机软件安装、注册、登录及手机多功能应用的操作方法,并针对老年人的行为习惯及智能手机使用特点进行优化解读,在功能较复杂之处还配有相对应的提示
本书以漫画形式讲解机器学习的基本概念和关键知识点,尽可能通俗易懂地讲解回归、分类、结果评价、深度学习、集成学习、无监督学习等的原理。本书内容基于大学一年级的数学知识,着眼于主人公们学习和工作中遇到的问题,探究机器学习解决方案。
本书系统阐述迁移学习的解决方法和典型应用。首先,论述了迁移学习的基本概念、方法分类及发展历程,介绍了迁移学习的相关基础知识。然后,探讨了迁移学习的基本方法,包括基于样本、基于特征、基于模型和基于关系的迁移学习方法,阐述了深度迁移学习的经典方法,包括神经网络自适应迁移方法和神经网络对抗迁移方法,介绍了更加实用的部分域适应
本书主要讲述人工智能的基础知识与基础理论,并通过大量的人工智能应用帮助读者快速了解人工智能相关技术。本书共10章,分别为人工智能概述、人工智能基础知识、机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、知识图谱、人工智能技术应用场景、智能机器人和人工智能的挑战与未来。本书内容丰富,讲解细致,注重技术发展变化。 本书既可作为
本书涵盖人工智能概述、Python编程基础、TensorFlow机器学习框架、机器学习算法、MNIST数据集及神经网络、TensorFlow高级框架、OpenCV开发与应用等基础知识,并介绍且搭建了计算机视觉中的手写数字识别与人脸识别、自然语言处理中的语音识别与智能聊天机器人具体项目,还介绍并实践了AI开放平台的接入与
创新工场于2017年发起了面向高校在校生的DeeCamp人工智能训练营(简称DeeCamp训练营),训练营内容涵盖学术界与产业界领军人物带来的全新AI知识体系和来自产业界的真实实践课题,旨在提升高校AI人才在行业应用中的实践能力,以及推进产学研深度结合。本书以近两年DeeCamp训练营培训内容为基础,精选部分导师的授课