Keras高级深度学习

本书是高级深度学习技术的综合指南,内容包括自编码器、生成对抗网络(GAN)、变分自编码器(VAE)和深度强...

2020.3

机器学习测试入门与实践

本书全面系统地介绍了机器学习测试技术与质量体系建设,共15个章节,分为5部分。第1部分(第1-4章)基础知...

2020.9

机器学习

本书讨论了机器学习的基本问题和基本算法。从方便学习的目的出发,本书主要以聚类任务、回归任务、分类任务...

2020.7

机器学习的数学

本书的目标是帮助读者全面、系统地学习机器学习所必需的数学知识。全书由8章组成,内容包括微积分、线性代...

2020.8

对抗机器学习

本书由机器学习安全领域的学者撰写,针对存在安全威胁的对抗性环境,讨论如何构建健壮的机器学习系统,全面...

2020.7

统计学习要素

《统计学习与机器学习》介绍了这些领域的一些重要概念,主题广泛,从监督学习(预测)到无监督学习,应有尽...

2020.7

Python无监督机器学习最佳实践

本书详细阐述了与无监督机器学习开发相关的基本解决方案,主要包括聚类、分层聚类、邻域聚类方法和DBSCAN、...

2020.7

机器学习观止

本书旨在带领读者从零基础开始,深入浅出地直击机器学习的本质。本书在写作过程中,充分结合了作者自己在若...

2020.7

深度学习

本书共11章,主要内容包括深度学习简介、Python基础、神经网络基础、卷积神经网络、经典卷积网络结构、迁移...

2020.6

智能之门

本书是作者在总结多年的实际工程应用经验的基础上编著而成的,是一本面向本科生的神经网络与深度学习的入门...

2020.7


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