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《機器學習》(周志華)電子書網盤下載免費在線閱讀
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書名:機器學習
作者:周志華
豆瓣評分:8.7
出版社:清華大學出版社
出版年份:2016-1-1
頁數:425
內容簡介:
機器學習是計算機科學與人工智慧的重要分支領域. 本書作為該領域的入門教材,在內容上盡可能涵蓋機器學習基礎知識的各方面。 為了使盡可能多的讀者通過本書對機器學習有所了解, 作者試圖盡可能少地使用數學知識. 然而, 少量的概率、統計、代數、優化、邏輯知識似乎不可避免. 因此, 本書更適合大學三年級以上的理工科本科生和研究生, 以及具有類似背景的對機器學 習感興趣的人士. 為方便讀者, 本書附錄給出了一些相關數學基礎知識簡介.
全書共16 章,大致分為3 個部分:第1 部分(第1~3 章)介紹機器學習的基礎知識;第2 部分(第4~10 章)討論一些經典而常用的機器學習方法(決策樹、神經網路、支持向量機、貝葉斯分類器、集成學習、聚類、降維與度量學習);第3 部分(第11~16 章)為進階知識,內容涉及特徵選擇與稀疏學習、計算學習理論、半監督學習、概率圖模型、規則學習以及強化學習等.前3章之外的後續各章均相對獨立, 讀者可根據自己的興趣和時間情況選擇使用. 根據課時情況, 一個學期的本科生課程可考慮講授前9章或前10章; 研究生課程則不妨使用全書.
書中除第1章外, 每章都給出了十道習題. 有的習題是幫助讀者鞏固本章學習, 有的是為了引導讀者擴展相關知識. 一學期的一般課程可使用這些習題, 再輔以兩到三個針對具體數據集的大作業. 帶星號的習題則有相當難度, 有些並無現成答案, 謹供富有進取心的讀者啟發思考.
本書可作為高等院校計算機、自動化及相關專業的本科生或研究生教材,也可供對機器學習感興趣的研究人員和工程技術人員閱讀參考。
作者簡介:
周志華,南京大學教授,計算機科學與技術系副主任,軟體新技術國家重點實驗室常務副主任,機器學習與數據挖掘研究所(LAMDA)所長,校、系學術委員會委員;ACM傑出科學家,IEEE Fellow,IAPR Fellow,中國計算機學會會士;長江學者特聘教授,國家傑出青年基金獲得者。2007年創建南京大學機器學習與數據挖掘研究所(LAMDA),2010年11月任軟體新技術國家重點實驗室常務副主任,2013年5月任計算機系副主任。
② 《博弈學習理論》pdf下載在線閱讀,求百度網盤雲資源
《博弈學習理論》((美)弗登伯格,(美)萊文 著,肖爭艷,侯成琪 譯)電子書網盤下載免費在線閱讀
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書名:博弈學習理論
作者:(美)弗登伯格,(美)萊文 著,肖爭艷,侯成琪 譯
出版社:中國人大
出版年份:2004-1
頁數:329
內容簡介:
在經濟學中,絕大多數的非合作博弈理論集中研究博弈中的均衡問題,尤其是納什均衡及其精煉。對均衡什麼時候出現以及為什麼均衡會出現,傳統解釋是,均衡是在博弈的規則、參與人的理性以及參與人的支付函數都是共同知識的情況下,由參與人的分析和自省所得出的結果。不論是在概念上還是在實證上,這個理論都存在許多問題。
在《博弈學習理論》一書中,朱·弗登伯格和戴維·K·萊文提出了另一種解釋:均衡是並非完全理性的參與人隨時間的推移尋求最優化這一過程的長期結果。他們研究的模型為均衡理論提供了基礎,並為經濟學家評價和改進傳統的均衡概念提供了有用的方法。
作者簡介:
朱·弗登伯格(Drew Fudenberg),哈佛大學經濟系教授。1981年畢業於麻省理工學院,獲得經濟學博士學位。主要研究領域為博弈論和動態經濟學。曾在加州大學伯克利分校、麻省理工學院、斯坦福大學和法國圖盧茲大學任教。
③ 讓體驗成為學習和發展的源泉 哪裡有電子版
由王燦明、朱水萍等翻譯的世界上第一部體驗學習理論專著《體驗學習——讓體驗成為學習與發展的源泉》,2008年4月由華東師范大學出版社出版。全國教學論專業委員會副主任,華東師范大學博士生導師熊川武教授為該譯著撰寫了長篇序言,認為,該書「對我國中小學課程改革、終身學習、高教改革、成人教育以及拓展訓練,裨益無量。」
直接網路 這本書就可以 PDF版的
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完整版中醫基礎理論(經典版)_網路文庫 http://wenku..com/link?url=-rE39WkQWo1U8Yb7HCHqL3oGYh60i_
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《深度學習入門基於Python的理論與實現》([ 日] 齋藤康毅)電子書網盤下載免費在線閱讀
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書名:深度學習入門基於Python的理論與實現
豆瓣評分:9.4
作者:[ 日] 齋藤康毅
出版社:人民郵電出版社
出版年:2018-7
頁數:285
內容簡介
本書是深度學習真正意義上的入門書,深入淺出地剖析了深度學習的原理和相關技術。書中使用Python3,盡量不依賴外部庫或工具,從基本的數學知識出發,帶領讀者從零創建一個經典的深度學習網路,使讀者在此過程中逐步理解深度學習。書中不僅介紹了深度學習和神經網路的概念、特徵等基礎知識,對誤差反向傳播法、卷積神經網路等也有深入講解,此外還介紹了深度學習相關的實用技巧,自動駕駛、圖像生成、強化學習等方面的應用,以及為什麼加深層可以提高識別精度等「為什麼」的問題。
作者簡介
齋藤康毅
東京工業大學畢業,並完成東京大學研究生院課程。現從事計算機視覺與機器學習相關的研究和開發工作。是Introcing Python、Python in Practice、The Elements of Computing Systems、Building Machine