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美亞上受歡迎的10大神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)書(shū)籍

人工智能 深度學(xué)習(xí)
近年來(lái),數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)挖掘越來(lái)越熱門(mén),許多人對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)十分感興趣,該主題下的書(shū)籍也呈現(xiàn)出爆炸式增長(zhǎng),判斷一本書(shū)對(duì)你是否有用的方法就是看看其他人在看什么書(shū)?

近年來(lái),數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)挖掘越來(lái)越熱門(mén),許多人對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)十分感興趣,該主題下的書(shū)籍也呈現(xiàn)出爆炸式增長(zhǎng),判斷一本書(shū)對(duì)你是否有用的方法就是看看其他人在看什么書(shū)?

本文我們羅列了截止2019年3月7日亞馬遜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類(lèi)圖書(shū)中***的10本書(shū),希望對(duì)大家的選擇有所幫助

1、《機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn):基于Scikit-Learn和TensorFlow》 

《機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn):基于Scikit-Learn和TensorFlow》 

本書(shū)主要分為兩個(gè)部分。***部分為第1章到第8章,涵蓋機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論知識(shí)和基本算法——從線性回歸到隨機(jī)森林等,幫助讀者掌握Scikit-Learn的常用方法;第二部分為第9章到第16章,探討深度學(xué)習(xí)和常用框架TensorFlow,一步一個(gè)腳印地帶領(lǐng)讀者使用TensorFlow搭建和訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

2、《Python深度學(xué)習(xí)》 

《Python深度學(xué)習(xí)》 

本書(shū)由Keras之父、現(xiàn)任Google人工智能研究員的弗朗索瓦•肖萊(François Chollet)執(zhí)筆,詳盡介紹了用Python和Keras進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的探索實(shí)踐,涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、生成式模型等應(yīng)用。曾獲得豆瓣滿(mǎn)分10分的好評(píng)

3、《The Book of Why》 

《The Book of Why》 

這是一本非常好的計(jì)算機(jī)科普讀物,由圖靈獎(jiǎng)獲得者Judea Pearl執(zhí)筆,展示了理解因果關(guān)系如何徹底改變科學(xué)并將革新人工智能

4、《Python神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編程》 

《Python神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編程》 

本書(shū)揭示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)背后的概念,并介紹如何通過(guò)Python實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。全書(shū)分為3章和兩個(gè)附錄。第1章介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中所用到的數(shù)學(xué)思想。第2章介紹使用Python實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),識(shí)別手寫(xiě)數(shù)字,并測(cè)試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能。第3章帶領(lǐng)讀者進(jìn)一步了解簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),觀察已受訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部,嘗試進(jìn)一步改善神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能,并加深對(duì)相關(guān)知識(shí)的理解。

5、《***算法》 

《***算法》 

作者指出機(jī)器學(xué)習(xí)五大學(xué)派,每個(gè)學(xué)派都有自己的主算法,能幫助人們解決特定的問(wèn)題。而如果整合所有這些算法的優(yōu)點(diǎn),就有可能找到一種“***算法”,該算法可以獲得過(guò)去、現(xiàn)在和未來(lái)的所有知識(shí),這也必將創(chuàng)造新的人類(lèi)文明。

6、《Python機(jī)器學(xué)習(xí)》 

《Python機(jī)器學(xué)習(xí)》 

本書(shū)向讀者介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法,并向你展示了如何將書(shū)中的實(shí)例方法運(yùn)用于實(shí)際工作中,通過(guò)這本書(shū)你不僅可以了解了解數(shù)據(jù)科學(xué),機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)中的關(guān)鍵框架,還能學(xué)會(huì)使用TensorFlow庫(kù)掌握深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)

7、《Learning From Data》 

《Learning From Data》 

這本書(shū)是為機(jī)器學(xué)習(xí)的短期課程而設(shè)計(jì)的。它可以幫助打下一個(gè)良好的數(shù)據(jù)科學(xué)基礎(chǔ),書(shū)中很好地平衡了理論和實(shí)踐的占比。

8、《增強(qiáng)人類(lèi)》 

《增強(qiáng)人類(lèi)》 

本書(shū)對(duì)人類(lèi)的未來(lái)具有深刻的洞察力,鼓舞人心并且態(tài)度嚴(yán)謹(jǐn),是你想象和創(chuàng)造新現(xiàn)實(shí)的指南。對(duì)于想要了解新方向和下一步未來(lái)的人來(lái)說(shuō),這是一本必讀書(shū)籍。

9、《Machine Learning with Python 》 

《Machine Learning with Python 》 

本書(shū)主要介紹如何使用Python和Scikit-learn庫(kù)開(kāi)發(fā)成功的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序,通過(guò)本書(shū),你將學(xué)到機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的重要概念和實(shí)際應(yīng)用,***的機(jī)器學(xué)習(xí)算法的優(yōu)缺點(diǎn)等

10、《MATLAB Deep Learning》 

《MATLAB Deep Learning》 

在這本書(shū)中,你從機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)開(kāi)始,然后繼續(xù)學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),深度學(xué)習(xí),然后是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。全書(shū)使用使用MATLAB作為底層編程語(yǔ)言和工具,用于本書(shū)的示例和案例研究。

責(zé)任編輯:龐桂玉 來(lái)源: 程序員書(shū)庫(kù)
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