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机器学习是人工智能的重要技术基础,涉及的内容十分广泛。本书内容涵盖了机器学习的基础知识,主要包括机器学习的概论、统计学习基础、分类、聚类、神经网络、贝叶斯网络、支持向量机、进化计算、文本分析等经典的机器学习理论知识,也包括用于大数据机器学习的分布式机器学习算法、深度学习和加强学习等高等级内容。此外,还介绍了机器学习的热
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"本书全面介绍3D图形化编程方法,选用有趣、实用的项目编写,以培养学生兴趣,提高立体思维能力。本书采用项目式体例编写,全书安排16个项目,将编程的基本知识分解到各项目中进行训练,选择学练结合的编写方法,每个项目包含一个核心知识点,同时加强学科融合、五育并举,加强内容的应用和拓展,做到从易到难、循序渐进,训练读者深度思维
"本书全面介绍3D图形化编程方法,选用有趣、实用的项目,以培养学生兴趣,提高立体思维能力。本书采用项目式体例编写,全书安排16个项目,以“红色”主题为主,将编程综合知识分布到各项目中,选择学练结合的编写方法,每个项目包含一个核心知识点,同时加强学科融合、五育并举,加强内容的应用和拓展,做到从易到难、循序渐进,全面提高读
"本书共有6章,分别为基础理论概述、操作系统与常用软件、文稿编辑软件Word2016、电子表格处理软件Excel2016、演示文稿软件PowerPoint2016、计算机新技术。本书的重点是让学生了解常用的办公软件,了解工商管理类、外国语言文学类、金融类和设计类专业的培养目标、专业知识体系和核心课程体系,为下一步的学习
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"本书介绍了现代智能信息处理的多个方面,包括人工智能的发展历程,人工智能的应用现状,人工智能相关的数学知识,人工智能方法(监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习、深度学习),智能通信信息处理,智能计算机信息处理以及智能生物医学信息处理等。《现代智能信息处理》侧重智能信息处理的基本方法,突出结合实际运用场景展开,展示
《SRE实践手册:软件组织如何规模化实施站点可靠性工程》基于作者在西门子医疗的SRE转型经历,为读者提供了SRE落地实践过程,主题涉及如何从基础设施、组织文化和流程等层面,从全景的角度实际导入和实施SRE工程过程。《SRE实践手册:软件组织如何规模化实施站点可靠性工程》共15章,实用性强,可操作性强,指导性强,适合想要
本书首先介绍深度学习,并与其他机器学习模型进行比较,并阐述与TensorFlow互补的用于创建深度学习模型的技术,如Panda、Scikit-Learn和Numpy。随后介绍有监督的深度学习模型,并使用单层的多个感知器构建浅层神经网络,使用Tensorflow2.0和KerasAPI创建真实的应用程序。随后是数据增强和