本书还包括使用PyTorch Tensor API,在Python中加载数据,监控培训以及在较大项目上可视化结果的指南。Kaggle GM Tri Duc推荐这本书 7. Deep Reinforcement Learning Hands-On 作者Maxim Maxim 作者,Maxim Lapan是一位深度学习爱好者,他感兴趣的领域是深度强化学习的实际应用。本书提供了有关最新DL工具及其局限性的全面...
《深度学习》由深度学习领域三位前沿、权威的专家 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 合著,长期位居美国亚马逊人工智能类图书榜首,中文版在去年出版后更是卖到断货。 该书从浅入深介绍了基础数学知识、机器学习经验以及现阶段深度学习的理论和发展,它能帮助人工智能技术爱好者和从业人员在三位专家学者的...
这本书的内容包括最近邻、线性模型、决策树、集成学习、模型评估和选择、降维、组装各种学习阶段、聚类以及深度学习,并介绍了用于数据科学和机器学习的基础Python包,如NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-Learn、XGBoost和带有TensorFlow后端的Keras。 深度学习基础和概念 发布时间:2023 年 11 月 1日,发布两个月在Springer...
《深度学习+动手学深度学习+动手学强化学习 套装3册 人工智能机器学习入门书籍教程花书教材Python神经网络编程 人民邮电出版社正版》,作者:深度学习+动手学深度学习+动手学强化学习 套装3册 人工智能机器学习入门书籍教程花书教材Python神经网络编程 人民邮电出版社正版斋
《强化学习 柯良军+强化学习 第二版 2册 人工智能机器深度学习神经网络导论性教材机器学习算法 强化学习导论教材图书籍》,作者:强化学习 柯良军+强化学习 第二版 2册 人工智能机器深度学习神经网络导论性教材机器学习算法 强化学习导论教材图书籍赵鹏 著,出版社:科学出版
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“蘑菇书”强化机器学习深度学习实战书籍 “蘑菇书”全书共13章,分为两部分。第一部分介绍强化学习的基础知识以及传统强化学习算法,第二部分介绍深度强化学习算法及其常见问题的解决方法。内容虽多,但是作者们非常贴心地整理了强化学习中的大量关键词,总结了对应章节的重点概念,以方便读者高效地回忆并掌握核心内容。“...
《机器学习导论》 - 这本书提供了对机器学习领域的全面介绍,包括监督学习、无监督学习、强化学习等。 《深度学习花书》 - 这本书详细介绍了深度学习的基本原理和最新进展,适合对深度学习有深入需求的读者。 希望这些书籍能帮助你更好地理解机器学习的核心概念和技巧,提升你的专业技能! 0 8 发表评论 发表 作者...