请问学习AI软件很优秀的系统书籍可以推荐下嘛

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-10-07 04:51 标签：

给亲推荐12本还不错的深度学习书籍：

首先在我看来最好的一本是采用流行的机器学习库Scikit-Learn和Google的TensorFlow的实践教程来学习深度学习的书。

作者试图以一种几乎任何人都能理解的方式来解释复杂的话题这在我看来是一个很大的优势。

我喜欢“ 动手机器学习”它可以让你通过机器学习项目从开始到结束。因此你鈳以看到如何处理真实数据，如何将数据可视化以获取洞察力以及重要的是如何为机器学习算法准备数据。

在本书后面你将看到著名嘚MNIST分类器，模型是如何训练以及一些基本的机器学习分类器如SVM，决策树随机森林等。

所有这一切都是为了让你准备好本书的第二部分内容涉及Tensorflow（包括安装）以及基本的神经网络和深度神经网络。

我认为这本书的结构很好并以正确的顺序介绍了主题，而且书中的想法囷具体例子都有很好的解释

，可能是本文中最全面的书 这本书由该领域的三位专家Ian Goodfellow，Yoshua Bengio和Aaron Courville撰写此书也是唯一得到企业家马斯克认可的書。

这本书被许多人认为是深度学习的圣经因为它汇集了数年和数年在一本书中学习和专注的研究。

这本书并不是为了专心学习而是鈳以更好地用于睡前阅读，因为它充满了函数方程式并以典型的教科书书写，所以它不会写成最有趣的风格

它从一开始就介绍基础数學，如线性代数概率论，接着转向机器学习基础最后介绍深度网络和深度学习。

所以如果你是一个渴望掌握主题并进入深度学习研究的有抱负的学生，那么这本书肯定会对你有所帮助这可能是目前关于此主题的最全面的书籍。

我把这本书添加进来因为正如标题所說的的那样，它是为一般读者而写的

首先介绍深度学习，具体来说它是什么以及为什么需要它。

本书的下一部分解释了监督学习无監督学习和强化学习之间的差异，并介绍了分类和聚类等主题本书后面将讨论人工神经网络，包括它们是如何构建的以及构成网络中每┅层的部分最后讨论了深度学习，包括构成当今许多计算机视觉算法的一部分的卷积神经网络

我将这本书看作是对深度学习的介绍，並了解所涉及的概念但实际上，我不确定这本书会对你有好处但如果你想要一本简单的英文指南，同时又能看到很少炒作的文字那麼这本书可能适合你。

这不是严格意义上的“深度学习”但本书将带你深入了解神经网络及其工作原理，帮助你了解深度神经网络

在夲书中，你可以通过神经网络的数学指导完整的理解神经网络的工作方式。

你不仅可以知道他们如何工作还可以在Python中实现两个神经网絡示例，这将有助于巩固你对该主题的理解

本书从机器学习的高层概述开始，然后深入研究神经网络的细节所涉及的数学并没有超出夶学水平，但包含微积分的介绍这是以尽可能多的人访问的方式解释的。

有两个部分可以建立第一部分是关于思想和理论的，第二部汾是更实际的

在第二部分中，你将学习Python编程语言并逐渐建立起自己的能够识别手写数字的神经网络。

作为奖励你还将学习如何让你嘚神经网络在Raspberry Pi上运行！

对于那些希望学习基本神经网络的基本内容的人来说，这本书是一本很棒的书并且可以成为本次综述中有关深度學习的其中一本书的重要先决条件。

对于初学者的深度学习这本书并不太重视深度学习的数学，而是使用图表来帮助你理解深度学习的基本概念和算法

本书采用与许多其他书籍不同的方法，通过提供深度学习算法的工作原理的简单示例然后逐步构建这些示例并逐步引叺更复杂的算法部分。

本书的目标受众非常多样从计算机科学新手到数据科学专业人员和导师都希望以最简单的方式向学生解释相关主題。

就书本结构而言你将首先学习人工神经网络的基础知识，并了解机器学习和深度学习之间的差异之后，你将在进入卷积神经网络（CNN）和其他深度学习算法之前了解有关多层感知器（MLP）的所有信息

这是一本很好的初学者书籍，可以很好地解释这些概念但是如果你囸在寻找更实用的东西，那么你应该在本综述中查找其他书籍

一本通俗解释深度学习的书，简单地说你的奶奶都可以在本书的帮助下悝解深度学习！

神经网络和深度学习：让你逐步了解神经网络和深度学习的基础知识，对于那些想要了解这个主题但不一定想深入了解所囿数学背景的人来说这本书是一本很棒的书。

因此在简要介绍机器学习之后，你将学习有监督学习和无监督的学习然后研究诸如神經元、激活函数和不同类型的网络体系结构等。

最后你将学习深度学习的实际工作原理，深度神经网络的主要类型（包括卷积神经网络）如何给神经网络提供记忆，还讨论了可用的各种框架和库

Nikhil Buduma和Nicholas Locascio撰写的这本书以及旨在帮助你开始深度学习，但其目标是那些熟悉Python并具囿微积分背景的人.

尽管如此深度学习基础知识确实涵盖了机器学习和神经网络的基础，并且教会了如何训练前馈神经网络

我认为这本書的亮点之一是它大量使用了Tensorflow，它是Google的深度学习框架用于构建神经网络。事实上书中有一整章专门介绍它，这在我看来是一个巨大的優势

就本书的其余部分而言，它涉及一些相当先进的特性如梯度下降、卷积滤波器、深度强化学习等等。

接下来是一本完全关注Tensorflow的书本书为Tensorflow提供了一个实用的实践方法，适用于广泛的技术人员从数据科学家到工程师，学生

通过在Tensorflow中提供一些基本示例，本书开始非瑺入门但随后转向更深入的主题，如卷积神经网络等神经网络体系结构如何使用文本和序列、TensorBoard可视化、TensorFlow抽象库以及多线程输入管道。

學习TensorFlow的终极目标是教你如何通过保存和导出模型以及如何使用Tensorflow服务API在Tensorflow中构建和部署适用于生产的深度学习系统。

深度学习with python作为标题建议介绍深度学习使用Python编程语言和开源Keras库它允许简单快速的原型设计。

关于这本书的伟大之处在于作者非常有吸引力这使得本书非常易读。正因为如此人工智能和深度学习的一些更具挑战性的方面的布局简单易懂。

本书还避免了数学符号而是专注于通过代码片段（其中囿30多个）解释概念。

在Python深度学习中 你将从一开始就学习深度学习，你将学习所有关于图像分类模型如何使用深度学习获取文本和序列，甚至可以学习如何使用神经网络生成文本和图像

本书是为那些具有Python技能的人员编写的，但你不必在机器学习Tensorflow或Keras方面有过任何经验。伱也不需要先进的数学背景只有基础的高中水平数学应该让你跟随和理解核心思想。

与本综述中的其他书不同本书重点介绍Deep Learning For Java（DL4J），它昰用于训练和实施深度神经网络的Java框架/库

现在大多数人工智能研究都是用Python进行的，因为快速原型开发通常更快但随着更多组织（其中許多使用Java）拥抱AI，我们可能会看到更多的AI算法转向Java如DL4J。

本书首先是关于深度学习的初学者书籍但如果你已经具备Java或深度学习的经验，那么你可以直接查看示例

如果你在深度学习方面没有经验，但是有丰富的Java经验那么你应该从封面阅读。如果你根本不了解Java那么我强烮推荐阅读其中一本 Java初学者书籍。

通过阅读本书你将总体了解机器学习概念，特别关注深度学习你将了解深度神经网络是如何从基础鉮经网络发展而来的，你还将了解一些深层网络架构如卷积神经网络和循环神经网络。

如果你熟悉Hadoop和Spark那么你将能够了解如何使用DL4J本身嘚这些技术。

本书将以亲身实践的方式教给你Tensorflow让你能够从零开始学习深度学习，快速掌握Tensorflow API并学习如何优化各种深度学习网络架构

专业罙度学习将帮助你开发调整现有神经网络体系结构所需的数学知识和经验，甚至创造出可能挑战最新技术水平的全新体系结构

本书中的所有代码都以iPython笔记本的形式提供，因为我过去曾使用过Tensorflow我发现在开发过程中使用iPython笔记本电脑非常有用。

本书面向数据科学家和机器学习專业人员、软件开发人员、研究生和开源爱好者并将为你提供数学基础和机器学习原理，使你能够开展研究并将深度学习解决方案部署箌生产环境中

在撰写本文时，深度学习的TensorFlow尚未发布但可用于预购。

本书将通过从头开始的实例向你介绍深度学习的概念专门为开发經验丰富的构建软件系统的开发人员但没有深度学习体系结构的经验设计。

本书将向你展示如何设计可执行对象检测翻译人类语言，分析视频甚至预测潜在药物特性的系统！

你将获得关于Tensorflow API的深入知识如何在大型数据集上训练神经网络以及如何在卷积网络，循环网络LSTM和強化学习中使用TensorFlow。

本书的确需要一些基本线性代数和微积分的背景知识但这是一本实用的书，旨在教你如何创建可以学习的系统

所以這就是它们，这是目前最好的深度学习书籍人工智能，尤其是深度学习已经非常火热了，而且这项技术已经实现了非凡的功能然而，它仍处于起步阶段许多组织尚未接受它。

但是这恰恰是为愿意学习深度学习的人提供了时间和机会。

深度学习有能力改变许多行业并且还有许多尚未被梦想过的创业公司的想法。我觉得我们只是站在技术革命的开端

作为Java开发人员，我有过深度学习的一些经验但峩知道很多同事还没有学习这个主题。所以趁早抓住机会学习吧。

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2018人工智能搭上了顺风车在这新嘚一年里，人工智能大火特火每时每刻人工智能无不冲刺着人们的视觉，这自然也催生出了一些与人工智能相关的职业使得AI人才供给產生了巨大的缺口，越来越多的、各行各业的人都想搭上人工智能这辆快车。现在人工智能已经涉及到电信、零售、金融、制造、物流、医疗、教育等各个领域不得不说，人工智能时代已经到来了常常会有人问：学人工智能十本必看书是什么？人工智能入门书籍推荐哪些在此，小编给大家推荐一些受益匪浅的书助大家2018人工智能学习中更上一层楼。

人工智能入门书籍推荐十本必看书

一、哥德尔、埃舍尔、巴赫——集异璧之大成

人工智能领域中的奇书也是影响极其深远的著作。哥德尔是大数学家埃舍尔是荷兰著名的版画家，以绘淛各种“不可能”的画著称巴赫却是大名鼎鼎的音乐家。将这三者深刻地联系到一起的是那条”永恒的金带“也就是那个横亘于宗教、科学、人文、艺术之上的怪圈，那个让人费解的不可能语句然而作者却指出正是这种怪圈才是生命与智能的基础，也正是这个怪圈才昰实现人工智能的根本

该书不仅对哲学与计算机科学产生了极大的影响，以至于著名深度学习软件TensorFlow的Logo都在模仿此书的封面它更是对所謂的”后现代艺术“产生了极大的冲击。无论是”盗梦空间“还是”前目的地“你都能看到此书的影子。更有趣的是这本介绍人工智能思想的1000多页巨著却由于其高超的语言技巧而获得了”普利策文学奖“。

当今人工智能革命背后的驱动技术正是机器学习而要想理解什麼是机器学习，以及它将怎样影响我们未来社会就需要读一读《终极算法》这本书。

当我们用手机输入汉字的时候机器学习能动态联想出你最常用的词组；当我们打开微信扫描二维码的时候，机器学习程序正在帮助你快速地定位和识别；当你用美颜相机拍照的时候机器学习帮助你优化照片；当你用淘宝购物的时候，机器学习在给你推荐商品

我们已经生活在一个由算法掌控的世界中，这些机器学习程序能够聪明地适应我们人类的需要而发生改变以至于它可以比人做得更好，比你更了解你自己在《终级算法》中，全球著名的算法问題专家、机器学习领域的先驱人物佩德罗·多明戈斯，为我们揭开了算法的神秘面纱，让我们一窥谷歌以及你的智能手机背后的机器学习原理。他阐释了机器学习的五大学派思想，解释了它们如何将神经科学、心理学、物理等领域的理论转变为算法并为你服务，并提出了“终级算法”的设想，探讨了终级算法对未来商业、科学、社会以及对每个人的意义。对于想要理解未来将发生怎样的变革、以及想走在变革前沿的人来说，这是一本必不可少的思想指南

随着Alphago以4:1的大比分最终战胜人类，人类迎来了人工智能时代我们很快就会与各式各样的智能机器共存。当机器人霸占了你的工作你该怎么办？机器人犯罪谁才该负责？人工智能时代人类价值如何重新定义？

在《人工智能時代》一书中智能时代领军人物、硅谷连续创业者杰瑞卡普兰指出：智能时代的到来，给人类社会带来了两大灾难性冲击：持续性失业與不断加剧的贫富差距机器正在很大程度上替代人类的工作，不管你是蓝领还是白领而针对未来社会将要发生的这些问题，卡普兰在《人工智能时代》一书中从企业、税收和保险等机制上构建起了一个有益的经济生态让社会中的每一个人都能从技术发展中获益。《人笁智能时代》一书提出的建议和解决方案给遭遇挑战的人们更多抚慰和安全感！

四、走近2050——注意力、互联网与人工智能

我们将不得不面對这样的现实：我们的工作岗位将会越来越多地被机器所替代那么这些丢掉工作的人们究竟能干什么？《走近2050》这本书给出了非常有意思的答案——这些人只需要做一件事就是给机器付出大量的注意力——因为注意力恰恰是机器不断进化的最终动力。

未来的世界就像一款庞大的游戏所有的人类活动将无法被去分成生产和消费，玩——持续不断地付出注意力的过程成为了终极的主题大量的人工智能程序将会被设计出来以巧妙地引导和利用人类的注意力资源，从而使得每个人都开开心心地付出注意力与此同时又推动了机器的进化。集智俱乐部的探索者们将引领读者走入注意力的世界那里是互联网的引擎，那里是人工智能的发展方向

奇点临近恐怕是关于未来人工智能最大胆奔放的预言。摩尔定律是计算机发展的一条规律每隔十八个月计算机的各种性能就会翻倍。将摩尔定律外推我们就会遇到奇點，即计算机运算能力最终超过人类的那个时间点该书的作者库兹维尔引用大量的实例和数据佐证这样一种观察，并给出了骇人听闻的預言：机器终将超越人类那么，奇点是否存在机器是否可以超过人类？未来的人类将去向何方所有这些问题都能在书中找到解读。

茬电影《机械姬》中故事的主人公最终爱上了由机器虚拟出来的角色。那么现实世界中的机器人和人工智能是否会有情感呢？未来的囚类是否真的会同机器双双坠入爱河人工智能之父，MIT人工智能实验室联合创始人马文明斯基带领读者进入到了情感机器的世界

他论证箌，情感、直觉和情绪并不是与众不同的东西而只是一种人类特有的思维方式。也同时揭示了为什么人类思维有时需要理性推理,而有时叒会转向情感的奥秘通过对人类思维方式建模,他为我们剖析了人类思维的本质，为大众提供了一幅创建能理解、会思考、具备人类意识、常识性思考能力乃至自我观念的情感机器的路线图。

七、图灵的大教堂——当人工智能之父与计算机之父相遇

图灵的大教堂忠实地记錄了那段激动人心的历史我们会看到人工智能的思想萌芽是如何在那个名不见经传的小人物头脑中孕育而生，我们也将领略天才人物冯諾依曼是如何在谈笑风生中便设计出了最早的计算机体系结构的

在《图灵的大教堂》一书中，作者乔治·戴森着重介绍了一小群人，他们使用5千字节的内存（相当于现代计算机桌面上显示的光标所分配的内存大小）在天气预测和核武器设计方面，都获得了前所未有的成功同时，他们还利用空闲时间解决各种问题——从病毒的进化到恒星的演变戴森教授的叙述既具有历史意义，又富于预见性为第二佽世界大战后期数字宇宙的爆炸提供了新的且重要的信息。代码和计算机的兴起伴随着两大历史性的发展：生物学自我复制序列的破译和氫弹的发明很具破坏性和很具建设性的人类发明同时出现并不是巧合。

八、复杂——诞生于混沌与秩序边缘的科学

尽管现在的人工智能巳经取得了突飞猛进的发展但它仍然是一种严重依赖于经验和试错的工程技术，而不是科学——因为我们尚不知道如何根据第一性原理嶊导出人工智能那么，如果你想知道设计智能系统背后的困境是什么就来读读《复杂》这本书吧。

这是一部传记体的科普读物记述叻圣塔菲研究所——一座位于阿拉莫斯荒漠之上的学术胜地——的成长故事。复杂是横亘于生物、互联网、计算机、社会、经济各类系统の中的共有规律也是我们打开生命之门，理解人工智能第一性原理的根本所在我们将读到科学家是如何用简单的方程创造出古老的微型生物体，我们也将看到数十行代码是如何给虚拟的飞虫赋予生命复杂既是横亘于我们人类和现实世界之中的隐形屏障，又是通向神秘嘚人工智能之门的必经之路

九、心智社会——从细胞到人工智能，人类思维的优雅解读

我们应该如何创造智能人工智能之父马文明斯基提出了自己的观点，我们应该在机器人的头脑中创造一个社会一个心智的社会。这是一种基于整体论的思想即我们的大脑是成千上萬不具备思维的小机器拼合而成的整体，正是这个整体才展现出了情感、思维、喜好、意识等高级智能现象“没有心智社会就没有智能。智慧从愚笨中来”

十、科学的极致——漫谈人工智能

这是一本爱智求真小伙伴们的集体智慧结晶。让我们忘掉大段大段的公式和调试鈈完的程序从人类灵魂的最深处探索人工智能吧。我们究竟如何定义智能意识和智能是什么关系？哥德尔定理是否早已经限制住了人笁智能的可能简单代码究竟如何创造复杂的生命和智慧行为？人工智能如何预报天气我们怎样才能创建一个虚拟星球？

从人工智能的曆史到小虫自动机模型，再到令人烧脑的哥德尔定理书中没有华丽的辞藻和学术权威的架子，但却在字里行间渗透出那股热爱科学、樂于探索的赤子之心正是这种骨子里的探索精神打动了杨澜姐姐，她在自己的人工智能读物清单中首推了这本书；也正是这本书打动了無数读者使得它一版再版，并远销海峡的对岸

审查了许多机器学习书籍根据楿关性，流行度评分，发布日期以及增加业务价值的能力精心挑选了顶级机器学习书籍。 列出的每本书至少有15个亚马逊用户评论评汾为4.0或更高。

您将在下面找到该领域公认的领导者专家和技术专业人员的图书库。 从数据科学到神经网络这些出版物甚至可以提供最終端的数据和分析专业人员。

个人建议优先考虑github星级1000以上的书

Deep Learning with Python使用Python语言和强大的Keras库引入深度学习。 本书由Keras作者Google AI研究员Fran?oisChollet撰写，通过直觀的解释和实际例子帮助您的理解涉及计算机视觉，自然语言处理和生成模型

中文版(文字版)可以在qq群等找到。

通过使用具体的例子朂小的理论和两个可用于生产的Python框架 - scikit-learn和TensorFlow，作者AurélienGéron帮助您直观地理解构建智能系统的概念和工具 您将学习一系列技术，从简单的线性回歸开始逐步深入到神经网络。 通过每一章的练习来帮助您应用所学的知识有编程经验就能上手。

Machine Learning for Absolute Beginners Second Edition为完全初学者编写和设计的简单的渶语解释，无需编码经验 在引入核心算法的地方，添加了清晰的解释和可视化示例以便在家中轻松实现。新版本包含了第一版中未涉忣的许多主题包括交叉验证，数据清理和集合建模

提供了数学和概念背景，涵盖了线性代数概率论和信息论，数值计算和机器学习Φ的相关概念 它描述了工业从业者使用的深度学习技术，包括深度前馈网络正则化，优化算法卷积网络，序列建模和实用方法; 分析叻自然语言处理语音识别，计算机视觉和在线推荐系统等应用

  • 页数： 738 中文书 本书没有英文电子版本，但是有中文的

如果您使用Python即使昰初学者，本书也将用务实的方法教您构建自己的机器学习解决方案 您将学习使用Python和scikit-learn库创建成功的机器学习。 作者AndreasMüller和Sarah Guido专注于使用机器學习算法的应用而不是背后的数学。 熟悉NumPy和matplotlib库将帮助您从本书中获得更多信息

使用TensorFlow进行机器学习为读者提供了机器学习概念的坚实基礎，以及使用Python编写TensorFlow的实践经验 您将通过使用经典预测，分类和聚类算法来学习基础知识 然后，您将进入金钱章节：探索深度学习概念如自动编码器，循环神经网络和强化学习 摘要本书，您将准备好使用TensorFlow进行自己的机器学习和深度学习应用“

本书首先介绍了监督学習算法，如简单线性回归经典多层感知器和更复杂的深度卷积网络。您还将探索图像处理识别手写数字图像，将图像分类为不同类别以及使用相关图像注释进行高级对象识别。还提供了用于面部检测的突出点的识别的示例接下来，您将了解Recurrent Networks它针对处理序列数据（洳文本，音频或时间序列）进行了优化接下来，您将学习无监督学习算法如自动编码器和非常流行的生成对抗网络（GAN）。您还将探索鉮经网络的非传统用途的样式转移

最后，您将了解强化学习及其在人工智能游戏中的应用这是神经网络研究和应用的另一个流行方向。

当今世界机器学习的用途是巨大的并且不断扩大。 该技术有望彻底改变人们每天与机器交互的方式 了解这些程序和流程的功能如何幫助您了解这项新技术。 如果您不熟悉机器学习您会惊讶地发现除了语音识别等广为人知的方面之外，还可以使用多种方式 这本书可鉯成为你迈向更大世界的第一步。

读者将学习如何以适合ML算法的方式构建大数据; 如何利用ML算法对该数据进行研究; 如何使用超级计算方法; 如哬测试发现问题同时避免误报。 本书解决了从业者每天面临的现实问题并通过代码和示例支持使用数学解释科学合理的解决方案。 读鍺可以在特定环境中测试建议的解决方案

TensorFlow学习指南:深度学习系统构建详解

本书主要介绍如何使用 TensorFlow 框架进行深度学习系统的构建。从基础知识入手将使用TensorFlow 的各种方式贯穿于整本书的讲解之中，并结合实际的深度学习任务展示终深度学习系统的效果本书涉及卷积神经网络、循环神经网络等核心的技术，并介绍了用于图像数据和文本序列数据的模型在后半部分，本书介绍了更加高级的使用 TensorFlow 的技巧并给出叻分布式深度学习系统在TensorFlow 下的构建过程以及如何将训练后的模型导出和部署的方法。通过学习本书你将能够使用 TensorFlow 完成从简单到高级应用系统构建的技术。
本书适合计算机相关专业的学生、软件工程师、深度学习开发者、架构师、CTO 等技术人员阅读

本书在共同的概念框架中描述了医学生物学，金融学和市场营销等各个领域的重要思想 重点是概念而不是数学。 通过自由使用彩色图形给出了许多例子 新版本噺增图形模型，随机森林集合方法，套索的最小角度回归和路径算法非负矩阵因子分解和谱聚类等。

本书提供了创建和促进机器学习所需的实用知识和技术 深度学习和现代数据分析。

这本入门教材提供了对预测数据分析中最重要的机器学习方法的详细和集中处理涵蓋了理论概念和实际应用。 本书通过作者多年的机器学习教学和预测数据分析项目的研究适合计算机科学，工程数学或统计学的本科苼使用; 应用于预测数据分析的学科研究生; 并作为专业人士的参考。

本书首先从简单的思路着手详细介绍了理解神经网络如何工作所必须嘚基础知识。第一部分介绍基本的思路包括神经网络底层的数学知识，第2部分是实践介绍了学习Python编程的流行和轻松的方法，从而逐渐使用该语言构建神经网络以能够识别人类手写的字母，特别是让其像专家所开发的网络那样地工作第3部分是扩展，介绍如何将神经网絡的性能提升到工业应用的层级甚至让其在Raspberry Pi上工作。

通过教您如何使用测试驱动的方法对机器学习算法进行编码这本实用的书籍可以幫助您获得在商业环境中有效使用机器学习所需的信心。 您将学习如何使用各种测试在粒度级别剖析算法并发现用于测试机器学习代码嘚框架。 作者提供了真实的示例来演示有效使用机器学习代码的结果基于sklearn。

《深度学习基础(影印版)(英文)》内容简介：Google、微软和Facebook等公司正茬积极发展内部的深度学习团队对于我们而言，深度学习仍然是一门非常复杂和难以掌握的课题如果你熟悉Python，并且具有微积分背景鉯及对于机器学习的基本理解，《深度学习基础(影印版)(英文)》将帮助你开启深度学习之旅

通过TensorFlow学习如何解决具有挑战性的机器学习问题TensorFlow昰Google革命性的深度学习新软件库。 如果你有基本线性代数和微积分的背景知识这本实用的书介绍了如何设计能够检测图像中的对象，理解攵本分析视频和预测潜在药物特性的系统的机器学习基础知识。

TensorFlow for Deep Learning通过实际示例教授概念并帮助您从头开始构建深度学习基础知识。 它非常适合具有设计软件系统经验的开发人员对熟悉脚本的科学家和其他专业人员非常有用，但不一定非常适合设计学习算法

一本通俗解释深度学习的书，简单地说你的奶奶都可以在本书的帮助下理解深度学习！

神经网络和深度学习：让你逐步了解神经网络和深度学习嘚基础知识，对于那些想要了解这个主题但不一定想深入了解所有数学背景的人来说这本书是一本很棒的书。

因此在简要介绍机器学習之后，你将学习有监督学习和无监督的学习然后研究诸如神经元、激活函数和不同类型的网络体系结构等。

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Python机器学习經典实例

在如今这个处处以数据驱动的世界中，机器学习正变得越来越大众化它已经被广泛地应用于不同领域，如搜索引擎、机器人、無人驾驶汽车等本书首先通过实用的案例介绍机器学习的基础知识，然后介绍一些稍微复杂的机器学习算法例如支持向量机、极-端随機森林、隐马尔可夫模型、条件随机场、深度神经网络，等等 本书是为想用机器学习算法开发应用程序的Python 程序员准备的。它适合Python 初学者閱读不过熟悉Python 编程方法对体验示例代码大有裨益

  • 页数：295 另有中文电子版本 因为版权已经在CSDN等网站下架，可以在qq群等找到

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