近年来，基于深度学习的人工智能掀起了一股学习的热潮。本书是使用PyTorch深度学习框架的入门图书，从深度学习原理入手，由浅入深，阐述深度学习中神经网络、深度神经网络、卷积神经网络、自编码器、循环神经网络等内容，同时穿插学习PyTorch框架的各个知识点和基于知识点的实例。最后，综合运用PyTorch和深度学习知识来解决实践中的具体问题，比如图像识别、文本分类和命令词识别等。可以说，本书是深度学习和PyTorch的入门教程，同时也引领读者进入机遇和挑战共存的人工智能领域。

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本书是一本机器学习算法方面的理论+实践读物，主要包含机器学习基础理论、回归模型、分类模型、聚类模型、降维模型和深度学习模型六大部分。机器学习基础理论部分包含第1、2章，主要介绍机器学习的理论基础和工程实践基础。第3章是回归模型部分，主要包括模型的建立、学习策略的确定和优化算法的求解过程，最后结合三种常见的线性回归模型实现了一个房价预测的案例。第4至11章详细介绍了几种常见的分类模型，包括朴素贝叶斯模型、K近邻模型、决策树模型、Logistic回归模型、支持向量机模型、随机森林模型、AdaBoost模型和提升树模型，每一个模型都给出了较为详细的推导过程和实际应用案例。第12章系统介绍了五种常见的聚类模型，包括K-Means聚类、层次聚类、密度聚类、谱聚类和高斯混合聚类，每一个模型的原理、优缺点和工程应用实践都给出了较为详细的说明。第13章系统介绍了四种常用的降维方式，包括奇异值分解、主成分分析、线性判别分析和局部线性嵌入，同样给出了详细的理论推导和分析。最后两章分别是词向量模型和深度神经网络模型，其中，词向量模型详细介绍了Word2Vec和Doc2Vec模型的原理推导和应用；深度神经网络模型系统介绍了深度学习相关的各类基础知识。

本书是一本机器学习算法方面的理论+实践读物，主要包含机器学习基础理论、回归模型、分类模型、聚类模型、降维模型和深度学习模型六大部分。机器学习基础理论部分包含第1、2章，主要介绍机器学习的理论基础和工程实践基础。第3章是回归模型部分，主要包括模型的建立、学习策略的确定和优化算法的求解过程，最后结合三种常见的线性回归模型实现了一个房价预测的案例。第4至11章详细介绍了几种常见的分类模型，包括朴素贝叶斯模型、K近邻模型、决策树模型、Logistic回归模型、支持向量机模型、随机森林模型、AdaBoost模型和提升树模型，每一个模型都给出了较为详细的推导过程和实际应用案例。第12章系统介绍了五种常见的聚类模型，包括K-Means聚类、层次聚类、密度聚类、谱聚类和高斯混合聚类，每一个模型的原理、优缺点和工程应用实践都给出了较为详细的说明。第13章系统介绍了四种常用的降维方式，包括奇异值分解、主成分分析、线性判别分析和局部线性嵌入，同样给出了详细的理论推导和分析。最后两章分别是词向量模型和深度神经网络模型，其中，词向量模型详细介绍了Word2Vec和Doc2Vec模型的原理推导和应用；深度神经网络模型系统介绍了深度学习相关的各类基础知识。

机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向，在现今的大数据时代背景下，捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式，成为各行业求生存、谋发展的决定性手段，这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目。本书第一部分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树（CART）算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法：k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。全书通过精心编排的实例，切入日常工作任务，摒弃学术化语言，利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统计数据，进行数据分析及可视化。通过各种实例，读者可从中学会机器学习的核心算法，并能将其运用于一些策略性任务中，如分类、预测、推荐。另外，还可用它们来实现一些更高级的功能，如汇总和简化等。

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机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向，在现今的大数据时代背景下，捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式，成为各行业求生存、谋发展的决定性手段，这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目。 本书第一部分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树（CART）算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法：k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。 全书通过精心编排的实例，切入日常工作任务，摒弃学术化语言，利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统计数据，进行数据分析及可视化。通过各种实例，...(展开全部)

这本机器学习畅销书基于TensorFlow 2和Scikit-Learn的新版本进行了全面更新，通过具体的示例、非常少的理论和可用于生产环境的Python框架，从零帮助你直观地理解并掌握构建智能系统所需要的概念和工具。 全书分为两部分。第一部分介绍机器学习基础，涵盖以下主题：什么是机器学习，它试图解决什么问题，以及系统的主要类别和基本概念；第二部分介绍神经网络和深度学习，涵盖以下主题：什么是神经网络以及它们有什么用，使用TensorFlow和Keras构建和训练神经网络的技术，以及如何使用强化学习构建可以通过反复试错，学习好的策略的代理程序。第一部分主要基于Scikit-Learn，而第二部分则使用TensorFlow和Keras。 通过本书，你会学到一系列可以快速使用的技术。每章的练习可以帮助你应用所学的知识，你只需要有一些编程经验。所有代码都可以...(展开全部)

本书分为两大部分：di一部分主要基于Scikit-Learn，介绍机器学习的基础算法；第二部分则使用TensorFlow和Keras，介绍神经网络与深度学习。此外，附录部分的内容也非常丰富，包括课后练习题解答、机器学习项目清单、SVM对偶问题、自动微分和特殊数据结构等。书中内容广博，覆盖了机器学习的各个领域，不仅介绍了传统的机器学习模型，包括支持向量机、决策树、随机森林和集成方法，还提供了使用Scikit-Learn进行机器学习的端到端训练示例。作者尤其对深度神经网络进行了深入的探讨，包括各种神经网络架构、强化学习，以及如何使用TensorFlow/Keras库来构建和训练神经网络。本书兼顾理论与实战，既适合在校学生，又适合有经验的工程师。