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《深度学习Deep Learning 》中文版 高清完整PDF版带目录 评分:

本书包括3 个部分:第1 部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念,它们是深度学习的预备知识;第2 部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术;第3 部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法,它们被公认为是深度学习未来的研究重点。 本书适合各类读者阅读,包括相关专业的大学生或研究生,以及不具有机器学习或统计背景、但是想要快速补充深度学习知识,以便在实际产品或平台中应用的软件工程师。 目录 第1部分 应用数学与机器学习基础 第2章 线性代数 第3章 概率与信息论 第4章 数值计算 第5章 机器学习基础 第2部分 深层网络:现代实践 第6章 深度前馈网络 第7章 深度学习中的正则化 第8章 深度模型中的优化 第9章 卷积网络 第10章 序列建模:循环和递归网络 第11章 实践方法论 第12章 应用 第3部分 深度学习研究 第13章 线性因子模型 第14章 自编码器 第15章 表示学习 第16章 深度学习中的结构化概率模型 第17章 蒙特卡罗方法 第18章 直面配分函数 第19章 近似推断 第20章 深度生成模型
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深度学习中的数学(机器学习的数学基础)

在深度学习中常用 的数学知识,及常用的公式整理。包含高等数学,线性代数和概率论与数理统计的相关知识。

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深度学习的必备数学知识!看完这一本就够了! 李航老师《统计方法学学习

书中开篇明义,在第一章1.3节就引出了统计学习的三要素:模型+策略+算法,后面每个学习方法的研究,基本都是从这三个要素来展开。具体而言: 模型:即关系或者规律。用书中话说,就是“所要学习的条件概率分布或决策函数”是线性还是非线性,是概率模型还是非概率模型,所有的可能(某种类型的模型)构成了模型的假设空间; 策略:怎么去学习。拿AlphaGo举例,其学习的策略就是当前每一步棋的价值是否最好,也就是说,落下的每一个子,是朝着取胜的目的去的。书中原话为“按照什么样的准测学习或选择最优的模型”。一般我们在训练数据的时候,用预测值和真实值之间的差距做比较,差距越小越好,这就是策略; 算法:已经选出来的最

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深度学习界圣经“花书”Deep Learning公开版中文版下载
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帝国理工大学-Mathematics for Machine Learning-深度学习数学基础PDF

这些课堂讲稿来自于伦敦帝国理工学院的深度学习数学讲稿笔记,其目标在于为学生们提供基本的数学背景以及必要的技能,来理解、设计、实施现代的统计机器学习方法与推理机制,例如PCA(Principal Component Analysis)、Linear Discriminant Analysis、Bayesian Linear Regression 与 SVM(Support Vector Machines)。

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深度学习中文高清

深度学习中文版,最新的高清版本,希望大家喜欢!谢谢

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深度学习的数学基础要求
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