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MARC状态:审校 文献类型:中文图书 浏览次数:8

题名/责任者:
机器学习编程:从编码到深度学习/(意)保罗·佩罗塔(Paolo Perrotta)著 汪雄飞, 汪荣贵译
出版发行项:
北京:机械工业出版社,2021
ISBN及定价:
978-7-111-68091-8/CNY99.00
载体形态项:
14,277页:图,照片;26cm
并列正题名:
Programming machine learning:from coding to deep learning
其它题名:
从编码到深度学习
丛编项:
智能科学与技术丛书
个人责任者:
(意) 佩罗塔 (Perrotta, Paolo)
学科主题:
机器学习
中图法分类号:
TP181
中图法分类号:
TP18
版本附注:
The Pragmatic Programmers, LLC授权出版
提要文摘附注:
本书从一个完全不了解机器学习的程序员的视角出发,通过一系列生动有趣的具体应用实例,比较系统地介绍机器学习的本质思想、基本理论和重要算法,比较细致地剖析线性模型、感知机模型、浅层神经网络、深度神经网络的设计原理与编程方法,引导读者亲自动手从零开始打造和完善机器学习的底层代码,逐步消除对机器学习算法原理的认知盲点,让广大初学者能够较为轻松地掌握机器学习和深度学习的基本理论和编程技术。
全部MARC细节信息>>
索书号 条码号 年卷期 校区—馆藏地 书刊状态 还书位置
TP18/904 5200636876   总馆—新馆成人加工库     非可借 新馆成人加工库
TP18/904 5200636877   总馆—新馆成人加工库     非可借 新馆成人加工库
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