博赞学习技巧

游戏编程算法与技巧

SanjayMadhav是南加利福尼亚大学的讲师。他教授几门与游戏编程相关的课程。在加入南加利福尼亚大学之前，他曾在多个公司担任程序员，包括ElectronicArts、Neverso及PandemicStudios。虽然他在许多系统上都【美】SanjayMadhav 2023-04-13 14:44:32

Python机器学习

在学习和研究机器学习时，面临各种算法，对于机器学习新手来说会感到困惑。本书主要从算法和Python语言实现的角度，帮助读者理解机器学习。书专注于两类核心的算法族，即惩罚线性回归和集成方法，并通过代码实例来展示这些算法的使用原则。全书共分为7 [美]MichaelBowles 2023-04-13 14:43:35

百面机器学习

人工智能领域正在以超乎人们想象的速度发展。本书能赶在人工智能彻底占领世界之前完成编写，实属万幸。本书收录了超过100道机器学习算法工程师的面试题目和解答，其中大部分源于Hulu算法研究岗位的真实场景。从日常工作和生活中各种有趣的现象出发，本诸葛越/葫芦娃 2023-04-13 14:24:41

动手学深度学习

AstonZhang是亚马逊应用科学家，持有美国伊利诺伊大学香槟分校计算机科学博士和统计学、计算机科学双硕士学位。他专注于机器学习的研究，在数个顶级学术会议上发表过论文，并担任过多个学术会议的程序委员或审稿人以及FrontiersinBig 阿斯顿·张（AstonZhang）/李沐（MuLi）/[美]扎卡里·C.立顿（ZacharyC.Li 2023-04-13 14:22:47

深度学习入门

本书是深度学习真正意义上的入门书。它深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python3，尽量不依赖外部库或工具。从基本的数学知识出发，它带领读者从零创建一个经典的深度学习网络，使读者在此过程中逐步理解深度学习。本书不仅介绍了深 [日］斋藤康毅 2023-04-13 14:19:43

深度学习推荐系统

深度学习已在推荐系统领域引起技术革命。本书介绍了这一革命中的主流技术要点，包括深度学习推荐模型、Embedding技术、推荐系统工程实现、模型评估体系以及业界前沿实践。《深度学习推荐系统》适合推荐系统、计算广告和搜索领域的从业者阅读，也适合王喆 2023-04-13 14:07:53

深度学习与图像识别：原理与实践

这是一部由阿里巴巴达摩院算法专家、阿里巴巴技术发展专家和阿里巴巴数据架构师联合撰写的图像识别著作，从技术原理、算法和工程实践等3个维度系统讲解该领域的知识点。本书的知识点选择非常全面，既能让完全没有基础的读者迅速入门，又能让有基础的读者深入魏溪含　涂铭　张修鹏　著 2023-04-13 00:45:24

深入浅出神经网络与深度学习

本书深入讲解神经网络和深度学习技术，侧重于阐释深度学习的核心概念。作者以技术原理为导向，辅以贯穿全书的MNIST手写数字识别项目示例，介绍神经网络架构、反向传播算法、过拟合解决方案、卷积神经网络等内容，以及如何利用这些知识改进深度学习项目。 [澳]迈克尔·尼尔森（MichaelNielsen） 2023-04-12 23:59:24

神经网络与机器学习（原书第3版）

神经网络是计算智能和机器学习的重要分支，在诸多领域都取得了很大的成功。在众多神经网络著作中，影响最为广泛的是SimonHaykin的《神经网络与机器学习》（第3版）。本书作者结合近年来神经网络和机器学习的最新进展，从理论和实际应用出发，全面 [加]SimonHaykin 2023-04-12 23:58:01

深度学习的数学

《深度学习的数学》是一本通俗易懂的书籍，通过丰富的图示和具体示例，介绍了深度学习相关的数学知识。具体而言，第1章概述了神经网络；第2章介绍了理解神经网络所需的数学基础知识；第3章介绍了神经网络的最优化；第4章介绍了神经网络和误差反向传播法； [日]涌井良幸/[日]涌井贞美 2023-04-12 23:56:47