关于Meiya的十大最受欢迎的神经网络书籍

神经网络入门书籍

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近年来,数据科学和数据挖掘变得越来越流行。许多人对神经网络和深度学习非常感兴趣。有关该主题的书籍也显示出爆炸性的增长。判断一本书是否对您有用的方法看看别人在读什么。

在本文中,我们列出了截至2019年3月7日的Amazon神经网络类别中的10本最受欢迎的书。我们希望能帮助您选择。

01

“机器学习实战:基于Scikit-Learn和TensorFlow”

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这本书主要分为两个部分。第一部分为第1章至第8章yabo网页版 ,涵盖了机器学习的基本理论知识和基本算法-从线性回归到随机森林等,以帮助读者掌握Scikit-Learn的常用方法;第二部分是第9章至第16章,讨论了深度学习和常用的TensorFlow框架,并引导读者逐步使用TensorFlow来构建和训练深度神经网络和卷积神经网络。

02

“ Python深度学习”

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这本书是由Keras的父亲FrançoisChollet撰写的,他目前是Google人工智能研究员。它详细介绍了使用Python和Keras进行深度学习的探索和实践,涉及计算机视觉和自然语言处理。 ,生成模型等应用。豆瓣以10分的高分赞扬了它。

03

“为什么书”

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这是一本非常出色的计算机科学书籍,由图灵奖获得者Judea Pearl撰写亚冠买球 ,展示了理解因果关系如何能够彻底改变科学和改变人工​​智能。

04

“ Python神经网络编程”

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这本书揭示了神经网络背后的概念,并介绍了如何通过Python实现神经网络。全书共分三章和两个附录。第1章介绍了神经网络中使用的数学思想。第2章介绍了使用Python实现神经网络,识别手写数字并测试神经网络的性能。第3章引导读者学习有关简单神经网络的更多信息,观察受过训练的神经网络的内部知识神经网络入门书籍,尝试进一步提高神经网络的性能,并加深他们对相关知识的理解。

05

“最终算法”

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作者指出,有五种机器学习流派。每所学校都有自己的主要算法,可以帮助人们解决特定问题。并且,如果将所有这些算法的优势整合在一起,就有可能找到一种“终极算法”,该算法可以获取过去,现在和未来的所有知识,从而必将创造一个新的人类文明。

06

“ Python机器学习”

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这本书向读者介绍了机器学习和深度学习算法,并向您展示了如何将本书中的示例方法应用于实际工作。通过本书,您不仅可以了解数据科学,机器学习和深度学习的关键框架,还可以学习使用TensorFlow库来掌握深度神经网络的实现。

07

“从数据中学习”

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本书专为机器学习的短期课程而设计。它可以帮助奠定数据科学的良好基础,并且该书可以平衡理论和实践之间的比例。

08

“增强人性”

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这本书对人类的未来有深刻的了解。这是鼓舞人心且严谨的。它是您想象和创建新现实的指南。这是一本必读的书电竞下注 ,适合任何想了解新方向和未来下一步的人。

09

《用Python进行机器学习》

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这本书主要介绍如何使用Python和Scikit-learn库开发成功的机器学习应用程序。通过本书,您将学习与机器学习相关的重要概念和实际应用yabo网页版 ,以及最流行的机器学习算法的优缺点。等等。

10

“ MATLAB深度学习”

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在本书中,从机器学习的基础开始,然后继续学习神经网络,深度学习,最后是卷积神经网络。本书使用MATLAB作为本书中的示例和案例研究的底层编程语言和工具。

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