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三民網路書店 中國圖書館分類法 / 工業技術 / 自動化技術、計算機技術 / 自動化基礎理論 / 自動推理、機器學習

共751筆商品，1/38頁
基於機器學習理論的通信輻射源個體識別(精)（簡體書）
滿額折
1.

基於機器學習理論的通信輻射源個體識別(精)（簡體書）

作者：雷迎科; 劉輝  出版社：國防工業出版社  出版日：2024/12/31 裝訂：精裝
本書在對通信輻射源個體識別的研究背景、研究現狀、基礎知識以及存在問題進行討論的基礎上，系統介紹了基於流形學習、稀疏表示、淺層學習、深度學習和增量聚類等新理論的通信輻射源個體識別技術，是作者在機器學習方面的研究成果和通信輻射源個體識別研究的最新進展。書中包括基礎知識描述、算法理論分析、程序代碼及其在公共數據庫和本實驗室的真實數據庫上的仿真結果。本書將機器學習方法引入到通信輻射源個體識別中，在介紹機器學習和通信輻射源個體識別的基本概念和研究現狀的基礎上，用機器學習領域最新的理論成果去解決通信輻射源個體識別存在的具體問題
庫存：3
定價：468 元， 優惠價：87 407
可解釋機器學習：黑盒模型可解釋性理解指南(第2版)（簡體書）
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2.

可解釋機器學習：黑盒模型可解釋性理解指南(第2版)（簡體書）

作者：郭濤; (德)克里斯托夫‧莫爾納  出版社：電子工業出版社  出版日：2024/11/12 裝訂：平裝
機器學習雖然在改進產品性能、產品流程和推進研究方面有很大的潛力，但仍面臨一大障礙——計算機無法解釋其預測結果。因此，本書旨在闡明如何使機器學習模型及其決策具有可解釋性。本書探索了可解釋性的概念，介紹了許多簡單的可解釋模型，包括決策樹、決策規則和線性回歸等。本書的重點是模型不可知方法，用於解釋黑盒模型(如特徵重要性和累積局部效應)，以及用Shapley 值和局部代理模型解釋單個實例預測。此外，本書介紹了深度神經網絡的可解釋性方法。本書深入解釋並批判性地討論所有的可解釋方法，如它們在黑盒下的運作機制，各自的優缺點，如何解釋它們的輸出結果。本書將幫助讀者選擇並正確應用最適用於特定機器學習項目的解釋方法。本書適合機器學習從業者、數據科學家、統計學家及任何對機器學習模型可解釋性感興趣的讀者閱讀。
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定價：708 元， 優惠價：87 616
機器學習中的樣例選擇（簡體書）
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3.

機器學習中的樣例選擇（簡體書）

作者：翟俊海  出版社：北京大學出版社  出版日：2024/11/01 裝訂：平裝
隨著數據存儲技術、網絡技術和雲計算技術的快速發展, 數據正以前所未有的速度在不斷地增長和積累。在各種實際應用中, 需要處理的數據量越來越大。 而樣例選擇就是從包括冗餘或噪聲的海量數據中選擇重要數據的技術, 是機器學習的重要數據預處理步驟, 對後續學習算法的訓練及性能有很大的影響. 在機器學習中, 樣例選擇有兩種場景：一是主動學習場景, 二是監督學習場景. 本書結合作者及研究團隊近年來關於樣例選擇的研究成果, 系統介紹了兩種場景下樣例選擇的理論和方法以及兩種場景下樣例選擇之間的區別與聯繫。另外，本書內容涵還蓋了樣例選擇的最新研究進展。
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定價：288 元， 優惠價：87 251
PyTorch深度學習項目教程（簡體書）
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4.

PyTorch深度學習項目教程（簡體書）

作者：宋桂嶺; 劉軍偉; 李克新  出版社：機械工業出版社  出版日：2024/10/23 裝訂：平裝
《PyTorch深度學習項目教程》根據初學者的學習曲線和職業生涯成長規律，由淺入深設計了5個基礎項目和3個綜合項目。 基礎項目包括手寫數字識別、二維曲線擬合、貓狗圖像分類、提升貓狗圖像分類的準確率和文本翻譯，引導讀者使用PyTorch構建神經網絡算法框架，深入探討了深度學習數據集構建、神經網絡模型原理及實現、算法訓練與評價等內容；綜合項目包括食品加工人員異常行為檢測、工業檢測圖像分割和內容智能生成，介紹了深度學習的新技術，實現了目標檢測、圖像分割、超分辨率重建、智能問答、文生圖、圖生圖等應用。《PyTorch深度學習項目教程》可作為高等職業院校人工智能技術專業相關課程的教材，也可作為工程人員的入門書籍。
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定價：354 元， 優惠價：87 308
個性化機器學習（簡體書）
滿額折
5.

個性化機器學習（簡體書）

作者：(美)朱利安‧麥考利  出版社：機械工業出版社  出版日：2024/10/15 裝訂：平裝
本書主要介紹支持各種設置和模態的個性化預測模型設計的通用原理和方法。首先修訂“傳統”機器學習模型，重點關注如何使它們適應涉及用戶數據的設置，然後介紹基於矩陣分解、深度學習和生成式建模等高級原理的技術，zui後詳細研究部署個性化預測系統的影響和風險。
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定價：594 元， 優惠價：87 517
深度學習系統設計：理論與實踐（簡體書）
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6.

深度學習系統設計：理論與實踐（簡體書）

作者：人工智能系統小組  出版社：機械工業出版社  出版日：2024/10/11 裝訂：平裝
近年來人工智能特別是深度學習技術得到了飛速發展，這背後離不開計算機硬件和軟件系統的不斷進步。在可見的未來，人工智能技術的發展仍將依賴於計算機系統和人工智能相結合的共同創新模式。本書介紹了前沿的系統和人工智能相結合的研究工作，包括AI for Systems和Systems for AI，以幫助讀者更好地尋找和定義有意義的研究問題。同時，本書從系統研究的角度出發設計實驗課程，通過操作和應用主流及最新的框架、平臺和工具來鼓勵讀者動手實現和優化系統模塊，以提高解決實際問題的能力，而不僅僅是瞭解工具使用。本書主要面向相關領域的本科生、研究生、教師、工程師和研究員，幫助他們完整地瞭解支持深度學習的計算機系統架構，並通過解決實際問題來學習深度學習完整生命週期下的系統設計。
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定價：894 元， 優惠價：87 778
機器學習算法與實踐（簡體書）
滿額折
7.

機器學習算法與實踐（簡體書）

作者：郭羽含; 張露方; 袁園  出版社：機械工業出版社  出版日：2024/10/01 裝訂：平裝
本書內容涵蓋了監督學習、無監督學習和半監督學習的代表性算法，對算法的原理與思想、推導與證明、實現與應用中涉及的知識點進行了清晰透徹的闡述。全書由12章組成，主要內容包括機器學習基本理論、K-近鄰、貝葉斯、線性模型、支持向量機、決策樹、集成學習、聚類算法、降維算法、半監督學習、人工神經網絡等知識。章節依照算法類別及算法間邏輯關係進行編排，內容結構上條理清晰、由淺入深，並完整的對算法的編碼實現進行了講解，從編程角度展示算法細節，使讀者可以更加深入透徹的理解算法原理、加深對算法的記憶，並能夠針對自身需求對算法進行修改和擴展。
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定價：479 元， 優惠價：87 417
基於鯤鵬的分布式圖分析算法實戰（簡體書）
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8.

基於鯤鵬的分布式圖分析算法實戰（簡體書）

作者：張志威; 袁野; 曹莉  出版社：機械工業出版社  出版日：2024/10/01 裝訂：平裝
本書全面、系統地介紹了單機和分布式圖分析算法的理論基礎、框架、實戰應用等，側重理論與實踐相結合。在內容組織上，首先，本書整體介紹圖分析技術的發展歷程和現狀，並分析圖分析技術面臨的挑戰。其次，本書系統介紹了以下內容：單機圖分析算法的基本原理、常用場景和基礎解法；分布式圖分析技術的關鍵步驟解析及調優策略指導；業界經典的大數據平臺和主流的分布式開發框架，以及分布式圖計算框架的運行機制和任務調度策略；結合工業界軟硬件(鯤鵬芯片和鯤鵬BoostKit加速庫)對分布式圖分析算法進行調優的方法。最後，本書將分布式圖分析技術應用於實際場景，幫助讀者基於業務場景進行分布式圖計算框架選型。
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定價：594 元， 優惠價：87 517
機器學習（簡體書）
滿額折
9.

機器學習（簡體書）

作者：胡曉  出版社：機械工業出版社  出版日：2024/10/01 裝訂：平裝
本書系統闡述了機器學習的基本理論、算法和實現。全書共11章：第1章著重介紹了機器學習的基本知識；第2章介紹了樣本數據預處理和提取的傳統算法(如PCA和LDA)，並增加了流形學習和稀疏表徵等理論；第3-8章系統介紹了傳統機器學習算法，如監督學習(貝葉斯、近鄰、線性模型、非線性模型和集成學習)和非監督學習(聚類)；第9、10章分別介紹了概率圖模型和人工神經網絡的基本理論；第11章著重講述了強化學習的基本理論和算法。
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定價：414 元， 優惠價：87 360
深度學習與計算機視覺：項目式教材（簡體書）
滿額折
10.

深度學習與計算機視覺：項目式教材（簡體書）

作者：彭飛; 張強  出版社：人民郵電出版社  出版日：2024/10/01 裝訂：平裝
本書基於國產自主可控龍芯處理器，系統地介紹計算機視覺領域的基本理論與實踐，並結合當前主流的深度學習框架和龍芯平臺以項目式教學的形式講述任務的實施。本書主要包括OpenCV基礎功能實戰、深度學習框架的部署、計算機視覺技術基礎知識、圖像分類網絡的部署、目標檢測網絡的部署、圖像分割網絡的部署、龍芯智能計算平臺模型的訓練和龍芯智能計算平臺的推理部署等內容。通過閱讀本書，讀者能夠瞭解和掌握深度學習在計算機視覺中的應用，並基於國產自主可控龍芯處理器進行工程實踐。本書適合深度學習與計算機視覺領域的從業者、深度學習與計算機視覺的愛好者閱讀，也可作為高等院校計算機相關專業的教材。
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定價：299 元， 優惠價：87 260
破解深度學習：模型算法與實現(核心篇)（簡體書）
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11.

破解深度學習：模型算法與實現(核心篇)（簡體書）

作者：瞿煒  出版社：人民郵電出版社  出版日：2024/10/01 裝訂：平裝
本書旨在採用一種符合讀者認知角度且能提升其學習效率的方式來講解深度學習背後的核心知識、原理和內在邏輯。經過基礎篇的學習，想必你已經對深度學習的總體框架有了初步的瞭解和認識，掌握了深度神經網絡從核心概念、常見問題到典型網絡的基本知識。本書為核心篇，將帶領讀者實現從入門到進階、從理論到實戰的跨越。全書共7章，前三章包括複雜CNN、RNN和注意力機制網絡，深入詳解各類主流模型及其變體；第4章介紹這三類基礎模型的組合體，即概率生成模型；第5章和第6章著重介紹這些複雜模型在計算機視覺和自然語言處理兩大最常見領域的應用；第7章講解生成式大語言模型的內在原理並對其發展趨勢予以展望。本書系統全面，深入淺出，且輔以生活中的案例進行類比，以此降低學習難度，能夠幫助讀者迅速掌握深度學習的基礎知識。本書適合有志於投身人工智能領域的人員閱讀，也適合作為高等院校人工智能相關專業的教學用書。
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定價：659 元， 優惠價：87 573
動手學深度學習(PyTorch版)（簡體書）
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12.

動手學深度學習(PyTorch版)（簡體書）

作者：阿斯頓‧張等  出版社：人民郵電出版社  出版日：2024/10/01 裝訂：平裝
本書是《動手學深度學習》的重磅升級版本，選用經典的PyTorch深度學習框架，旨在向讀者交付更為便捷的有關深度學習的交互式學習體驗。本書重新修訂《動手學深度學習》的所有內容，並針對技術的發展，新增注意力機制、預訓練等內容。本書包含15章，第一部分介紹深度學習的基礎知識和預備知識，並由線性模型引出最簡單的神經網絡――多層感知機；第二部分闡述深度學習計算的關鍵組件、卷積神經網絡、循環神經網絡、注意力機制等大多數現代深度學習應用背後的基本工具；第三部分討論深度學習中常用的優化算法和影響深度學習計算性能的重要因素，並分別列舉深度學習在計算機視覺和自然語言處理中的重要應用。本書同時覆蓋深度學習的方法和實踐，主要面向在校大學生、技術人員和研究人員。閱讀本書需要讀者瞭解基本的Python編程知識及預備知識中描述的線性代數、微分和概率等基礎知識。
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白話深度學習的數學（簡體書）
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13.

白話深度學習的數學（簡體書）

作者：(日)立石賢吾  出版社：人民郵電出版社  出版日：2024/10/01 裝訂：平裝
本書通過想要學習深度學習的程序員綾乃和她朋友美緒的對話，逐步講解深度學習中實用的數學基礎知識。內容涉及神經網絡的結構、感知機、正向傳播和反向傳播，以及卷積神經網絡。其中，重點講解了容易成為學習絆腳石的數學公式和符號。同時，還通過實際的Python 編程實現神經網絡，加深讀者對相關數學知識的理解。本書適合對深度學習感興趣、想要從事深度學習相關研究，但是對深度學習和神經網絡相關數學知識感到棘手的讀者閱讀。
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定價：419 元， 優惠價：87 365
機器學習(慕課版)（簡體書）
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14.

機器學習(慕課版)（簡體書）

作者：龐俊彪; 黃慶明; 田奇; 張寶昌  出版社：人民郵電出版社  出版日：2024/10/01 裝訂：平裝
本書是一本零基礎的Illustrator軟件的實戰教材，旨在介紹如何使用Illustrator軟件在平面設計領域的使用方法與技巧。本書首先介紹Illustrator軟件在平面領域中的主要應用範圍和領域，然後逐步由淺入深的介紹如何使用軟件完成圖形的設計與編輯、路徑的繪製與編輯、圖形樣式的創建與編輯、文本與圖表的創建與編輯、圖層與蒙版的應用、效果類應用方法、混合與封套的應用方法等。書籍中所涉及的案例都是平面設計領域中最為常見與普及度比較廣泛的案例，讓讀者在熟悉和掌握Illustrator軟件的同時對平面設計中的規範有一個詳細並深入的瞭解。
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動手學深度學習（簡體書）
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15.

動手學深度學習（簡體書）

作者：(美)阿斯頓‧張; 李沐; (美)紮卡里‧C.立頓; (德)亞歷山大‧J.斯莫拉  出版社：人民郵電出版社  出版日：2024/10/01 裝訂：平裝
本書旨在向讀者交付有關深度學習的交互式學習體驗。書中不僅闡述深度學習的算法原理，還演示它們的實現和運行。與傳統圖書不同，本書的每一節都是一個可以下載並運行的 Jupyter記事本，它將文字、公式、圖像、代碼和運行結果結合在了一起。此外，讀者還可以訪問並參與書中內容的討論。全書的內容分為3個部分：第一部分介紹深度學習的背景，提供預備知識，並包括深度學習最基礎的概念和技術；第二部分描述深度學習計算的重要組成部分，還解釋近年來令深度學習在多個領域大獲成功的卷積神經網絡和循環神經網絡；第三部分評價優化算法，檢驗影響深度學習計算性能的重要因素，並分別列舉深度學習在計算機視覺和自然語言處理中的重要應用。本書同時覆蓋深度學習的方法和實踐，主要面向在校大學生、技術人員和研究人員。閱讀本書需要讀者瞭解基本的Python編程或附錄中描述的線性代數、微分和概率基礎。
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定價：510 元， 優惠價：87 444
深度學習（簡體書）
滿額折
16.

深度學習（簡體書）

作者：(美)伊恩‧古德費洛  出版社：人民郵電出版社  出版日：2024/10/01 裝訂：平裝
《深度學習》由全球知名的三位專家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰寫，是深度學習領域奠基性的經典教材。全書的內容包括3個部分：第1部分介紹基本的數學工具和機器學習的概念，它們是深度學習的預備知識；第2部分系統深入地講解現今已成熟的深度學習方法和技術；第3部分討論某些具有前瞻性的方向和想法，它們被公認為是深度學習未來的研究重點。《深度學習》適合各類讀者閱讀，包括相關專業的大學生或研究生，以及不具有機器學習或統計背景、但是想要快速補充深度學習知識，以便在實際產品或平臺中應用的軟件工程師。
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深度學習入門4：強化學習（簡體書）
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17.

深度學習入門4：強化學習（簡體書）

作者：(日)齋藤康毅  出版社：人民郵電出版社  出版日：2024/10/01 裝訂：平裝
本書前半部分介紹強化學習的重要思想和基礎知識，後半部分介紹如何將深度學習應用於強化學習，遴選講解了深度強化學習的最新技術。全書從最適合入門的多臂老虎機問題切入，依次介紹了定義一般強化學習問題的馬爾可夫決策過程、用於尋找最佳答案的貝爾曼方程，以及解決貝爾曼方程的動態規劃法、蒙特卡洛方法和TD方法。隨後，神經網絡和Q學習、DQN、策略梯度法等幾章則分別討論了深度學習在強化學習領域的應用。本書延續“魚書”系列的風格，搭配豐富的圖、表、代碼示例，加上輕鬆、簡明的講解，讓人循序漸進地理解強化學習中各種方法之間的關係，於不知不覺中登堂入室。
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深度強化學習實戰（簡體書）
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18.

深度強化學習實戰（簡體書）

作者：(美)亞歷山大‧紮伊; (美)布蘭登‧布朗  出版社：人民郵電出版社  出版日：2024/10/01 裝訂：平裝
本書先介紹深度強化學習的基礎知識及相關算法，然後給出多個實戰項目，以期讓讀者可以根據環境的直接反饋對智能體加以調整和改進，提升運用深度強化學習技術解決實際問題的能力。本書涵蓋深度Q網絡、策略梯度法、演員-評論家算法、進化算法、Dist-DQN、多智能體強化學習、可解釋性強化學習等內容。本書給出的實戰項目緊跟深度強化學習技術的發展趨勢，且所有項目示例以Jupter Notebook樣式給出，便於讀者修改代碼、觀察結果並及時獲取經驗，能夠帶給讀者交互式的學習體驗。本書適合有一定深度學習和機器學習基礎並對強化學習感興趣的讀者閱讀。
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破解深度學習(基礎篇)：模型算法與實現（簡體書）
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19.

破解深度學習(基礎篇)：模型算法與實現（簡體書）

作者：瞿煒  出版社：人民郵電出版社  出版日：2024/10/01 裝訂：平裝
本書旨在採用一種符合讀者認知角度且能提升其學習效率的方式來講解深度學習背後的基礎知識。本書總計9章，深入淺出地介紹了深度學習的理論與算法基礎，從理論到實戰全方位展開。前三章旨在幫助讀者快速入門，介紹了必要的數學概念和必備工具的用法。後六章沿著深度學習的發展脈絡，從最簡單的多層感知機開始，講解了深度神經網絡的基本原理、常見挑戰、優化算法，以及三大典型模型(基礎卷積神經網絡、基礎循環神經網絡和注意力神經網絡)。本書系統全面，深入淺出，且輔以生活中的案例進行類比，以此降低學習難度，幫助讀者迅速掌握深度學習的基礎知識。本書適合有志於投身人工智能領域的人員閱讀，也適合作為高等院校人工智能專業的教學用書。
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機器學習基礎與案例實戰(Python+Sklearn+TensorFlow)(慕課版)（簡體書）
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20.

機器學習基礎與案例實戰(Python+Sklearn+TensorFlow)(慕課版)（簡體書）

作者：張平; 李曉宇  出版社：人民郵電出版社  出版日：2024/10/01 裝訂：平裝
機器學習作為人工智能的重要分支，已在不同行業得到了廣泛應用。本書以錘煉讀者機器學習相關技術的實戰能力為導向，將案例與項目貫穿全文，全面系統地介紹了代表性機器學習算法及其應用。本書共12?章，分為?4?篇，即入門篇、監督學習篇、無監督學習篇、進階篇。入門篇概述機器學習，監督學習篇主要介紹K近鄰、決策樹、線性模型、支持向量機和貝葉斯模型，無監督學習篇主要介紹聚類、主成分分析和奇異值分解，進階篇主要介紹集成學習、特徵工程和深度學習。本書可作為高校工科專業機器學習相關課程的教材，也可供相關領域的培訓機構教學使用，還可作為人工智能愛好者和相關方向技術人員的參考書。
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定價：419 元， 優惠價：87 365
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