《Python深度学习》2018中文彩色版.pdf
本书由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦?肖莱(Francois Chollet)执笔编写,详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践,包括计算机视觉、自然语言处理、产生式模型等应用。书中包含30多个代码示例,步骤讲解详细透彻。由于本书立足于人工智能的可达性和大众化,读者无须具备机器学习相关背景知识即可展开阅读。在学习完本书后,读者将具备搭建自己的深度学习环境、建立图像识别模型、生成图像和文字等能力。
本书由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦?肖莱(Francois Chollet)执笔编写,详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践,包括计算机视觉、自然语言处理、产生式模型等应用。书中包含30多个代码示例,步骤讲解详细透彻。由于本书立足于人工智能的可达性和大众化,读者无须具备机器学习相关背景知识即可展开阅读。在学习完本书后,读者将具备搭建自己的深度学习环境、建立图像识别模型、生成图像和文字等能力。
网上搜集到的几份PCA代码,全部为MATLAB语言,PCA.m为一个独立调用的韩式,完成PCA功能。pca2D.m完成通过PCA完成2D数据的分割。其余的比较复杂,有需要的可以研究一下。
本书以十分直观和近乎谈话的方式,以信号处理的问题为背景,叙述了小波的理论和应用,使读者可以透过复杂的数学公式来窥探小波的精髓,而又不致陷入小波纯数学理论的迷官。 本书是按研究生教材的要求编写的,既可以让应用数学系的学生了解数学公式的工程意义,也可以让计算机及电子工程系的学生了解工程问题的数学描述。对于小波理论与应用的研究人员,本书更是一本极具价值的参考书。