数据科学内容广泛,涉及到统计分析.机器学习以及计算机科学三方面的知识和技能.学习数据科学,推荐学习<精通数据科学从线性回归到深度学习>. 针对技术书籍,最好的阅读方法是对照每一章的示例代码,动手实现所讨论的模型.这样会极大加深自己对模型的理解和实践能力,否则就会像读小说一样,阅读时感觉不错,但实际使用时就无从下手了.配套代码则兼容Python 3和Windows系统. 学习参考: <精通数据科学从线性回归到深度学习>PDF,432页,带书签目录,文字可以复制.配套源代码.作者:唐亘

欢迎大家关注腾讯云技术社区-博客园官方主页,我们将持续在博客园为大家推荐技术精品文章哦~ 作者 :董超 上一篇文章我们介绍了 MxNet 的安装,但 MxNet 有个缺点,那就是文档不太全,用起来可能是要看源代码才能理解某个方法的含义,所以今天我们就介绍一下 TensorFlow,这个由谷歌爸爸出品的深度学习框架,文档比较全-以后的我们也都使用这个框架- 0x00 概要 TensorFlow是谷歌爸爸出的一个开源机器学习框架,目前已被广泛应用,谷歌爸爸出品即使性能不是最强的(其实性能也不错),但

下载:https://pan.baidu.com/s/1qKaDd9PSUUGbBQNB3tkDzw <机器学习实战:基于Scikit-Learn和TensorFlow>高清中文版PDF+高清英文版PDF+源代码 下载:https://pan.baidu.com/s/1IAfr-tigqGE_njrfSATT_w <深度学习之TensorFlow:入门.原理与进阶实战>,李金洪 著. 下载:https://pan.baidu.com/s/1NYYpsxbWBvMn9U7jvj6XS

<Deep Learning>(深度学习)中文版PDF免费下载 "深度学习"经典著作<Deep Learning>中文版pdf免费下载. <Deep Learning>(深度学习)是一本皆在帮助学生和从业人员进入机器学习领域的教科书,以开源的形式免费在网络上提供,这本书是由学界领军人物 Ian Goodfellow.Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 合力打造. 链接:https://pan.baidu.com/s/1Jh

有一定Python和TensorFlow基础的人看应该很容易,各领域的应用,但比较广泛,不深刻,讲硬件的部分可以作为入门人的参考. <Keras快速上手基于Python的深度学习实战>系统地讲解了深度学习的基本知识.建模过程和应用,并以深度学习在推荐系统.图像识别.自然语言处理.文字生成和时间序列中的具体应用为案例,详细介绍了从工具准备.数据获取和处理到针对问题进行建模的整个过程和实践经验. <Keras快速上手>PDF,531页,带书签目录,彩色配图,文字可以复制. 配套源代码和

入门神经网络深度学习,推荐学习<深度学习入门:基于Python的理论与实现>,这本书不来虚的,一上来就是手把手教你一步步搭建出一个神经网络,还能把每一步的出处讲明白.理解神经网络,很容易就能入门. 深度学习真正意义上的入门书,深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术.书中使用Python3,尽量不依赖外部库或工具,从基本的数学知识出发,带领读者从零创建一个经典的深度学习网络,使读者在此过程中逐步理解深度学习. 学习参考: <深度学习入门:基于Python的理论与实现>中文版PDF,

计算机视觉.自然语言处理和语音识别是目前深度学习领域很热门的三大应用方向. 计算机视觉学习,推荐阅读<深度学习之PyTorch实战计算机视觉>.学到人工智能的基础概念及Python 编程技能,掌握PyTorch 的使用方法,学到深度学习相关的理论知识,比如卷积神经网络.循环神经网络.自动编码器,等等.在掌握深度学习理论和编程技能之后,还会学到如何基于PyTorch 深度学习框架实战计算机视觉.<深度学习之PyTorch实战计算机视觉>中的大量实例在循序渐进地学习的同时,不断地获得成

<深入浅出深度学习原理剖析与Python实践>介绍了深度学习相关的原理与应用,全书共分为三大部分,第一部分主要回顾了深度学习的发展历史,以及Theano的使用:第二部分详细讲解了与深度学习相关的基础知识,包括线性代数.概率论.概率图模型.机器学习和最优化算法:在第三部分中,针对若干核心的深度学习模型,如自编码器.受限玻尔兹曼机.递归神经网络和卷积神经网络等进行详细的原理分析与讲解,并针对不同的模型给出相应的具体应用. <深入浅出深度学习:原理剖析与Python实践>适合有一定高等数

主要介绍如何使用 TensorFlow 框架进行深度学习系统的构建.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.给出了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. 学习参考: <TensorFlow学习指南:深度学习系统构建详解>英文PDF+源代码+部分中文PDF 英文完整版PDF,242页,带目录书签,彩色配图,文字可以复制粘贴: 中文部分PDF,包含第1.2.3章,文字可以复制粘贴: 配套源代码.

读国内关于深度学习的书籍,可以看看<深度学习原理与应用实践>,对深度学习原理的介绍比较简略(第3.4章共18页).只介绍了"神经网络"和"卷积神经网络",其他类型的深度神经网络(如自动编码器.循环神经网络)没有涉及. 深度学习开源工具Caffe框架和源代码解析的内容比较详细(第5章共60页),重点是卷积神经网络的实践部分.用八章介绍八个图像识别方面的应用场景,如手写数字识别.人脸识别.表情识别.年龄识别等. 最后部分对"深度学习的缺陷"

随着AlphaGo与李世石大战的落幕,人工智能成为话题焦点.AlphaGo背后的工作原理"深度学习"也跳入大众的视野.什么是深度学习,什么是神经网络,为何一段程序在精密的围棋大赛中可以大获全胜?人工智终将会取代人类智慧吗? <神经网络与深度学习>是一本介绍神经网络和深度学习算法基本原理及相关实例的书籍,它不是教科书,作者已尽量把公式减少到最少,以适应绝大部分人的阅读基础和知识储备.<神经网络与深度学习>涵盖了神经网络的研究历史.基础原理.深度学习中的自编码器.深

个人觉得github上的中文版翻译的不错,有700多页,深度学习入门经典书籍,前几章的数学基础介绍的相当不错. 第一部分基本就是统计学习最基础的线性代数,概率论等,第4章值得一读,讲了些数值分析里常涉及的几个概念(Poor Conditioning, Optimization method).第5章介绍了Machine Learning各个算法.严格的数学推导较少. 第二部分第7章讲的正则化(Regularization),第8章的优化方法(Optimization)和11章的方法论是任何模型都

TensorFlow是谷歌2015年开源的主流深度学习框架,目前已得到广泛应用.<TensorFlow:实战Google深度学习框架(第2版)>为TensorFlow入门参考书,帮助快速.有效的方式上手TensorFlow和深度学习.书中省略了烦琐的数学模型推导,从实际应用问题出发,通过具体的TensorFlow示例介绍如何使用深度学习解决实际问题.书中包含深度学习的入门知识和大量实践经验,是走进这个前沿.热门的人工智能领域的优选参考书. 第2版将书中所有示例代码从TensorFlow 0.9

<深度学习与计算机视觉 算法原理.框架应用>全书共13章,分为2篇,第1篇基础知识,第2篇实例精讲.用通俗易懂的文字表达公式背后的原理,实例部分提供了一些工具,很实用. <大数据架构详解:从数据获取到深度学习>从架构.业务.技术三个维度深入浅出地介绍了大数据处理领域端到端的知识. <深度学习与计算机视觉 算法原理.框架应用>PDF,带书签,347页. <大数据架构详解:从数据获取到深度学习>PDF,带书签,373页. 配套源代码. 网盘下载:http://1

学习深度学习时,我想<Python深度学习>应该是大多数机器学习爱好者必读的书.书最大的优点是框架性,能提供一个"整体视角",在脑中建立一个完整的地图,知道哪些常用哪些不常用,再据此针对性地查漏补缺就比较方便了,而如果直接查文档面对海量的API往往会无所适从. 全书分为两大部分,第一部分是对于深度学习的全局介绍,包括其与人工智能.机器学习的关系,一些相关的基本概念如张量(tensor).梯度下降.神经网络.反向传播算法等等.其中第三章举了三个简单的例子,分别对应的任务是二分

我们知道,TensorFlow是比较流行的深度学习框架,除了看手册文档外,推荐大家看看<Tensorflow深度学习>,共分5方面内容:基础知识.关键模块.算法模型.内核揭秘.生态发展.前两方面由浅入深地介绍了TensorFlow 平台,算法模型方面依托TensorFlow 讲解深度学习模型,内核揭秘方面主要分析C++内核中的通信原理.消息管理机制等,最后从生态发展的角度讲解以TensorFlow 为中心的一套开源大数据分析解决方案. 我们应该学习如何分析并改进深度学习模型的表现,通过与标准算

深度学习Tensorflow相关书籍推荐和PDF下载 baihualinxin关注 32018.03.28 10:46:16字数 481阅读 22,673 1.机器学习入门经典<统计学习方法>pdf下载 链接:https://pan.baidu.com/s/1o99BsV4 密码:b2ul 2. 周志华的<机器学习>pdf下载 链接:https://pan.baidu.com/s/1htFmlM0 密码:fx8y 3. <数学之美>吴军博士著pdf下载 链接:https

深入浅出深度学习:原理剖析与python实践 目录: 第1 部分 概要 1 1 绪论 2 1.1 人工智能.机器学习与深度学习的关系 3 1.1.1 人工智能——机器推理 4 1.1.2 机器学习——数据驱动的科学 5 1.1.3 深度学习——大脑的仿真 8 1.2 深度学习的发展历程 8 1.3 深度学习技术概述 10 1.3.1 从低层到高层的特征抽象 11 1.3.2 让网络变得更深 13 1.3.3 自动特征提取 14 1.4 深度学习框架 15 2 Theano 基础 19 2.1 符

1. 线性回归 回归(regression)问题指一类为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的方法,通常用来表示输入和输出之间的关系. 机器学习领域中多数问题都与预测相关,当我们想预测一个数值时,就会涉及到回归问题,如预测房价等.(预测不仅包含回归问题,还包含分类问题) 线性回归(Linear Regression),自变量 $\textbf x$ 与因变量 $y$ 之间的关系是线性的,即 $y$ 可以表示为 $\textbf x$ 中元素的加权和. 我们用 $n$ 来表示数据集中的样本数,对索

1. 线性回归 1.1 线性模型 当输入包含d个特征,预测结果表示为: 记x为样本的特征向量,w为权重向量,上式可表示为: 对于含有n个样本的数据集,可用X来表示n个样本的特征集合,其中行代表样本,列代表特征,那么预测值可用矩阵乘法表示为: 给定训练数据特征X和对应的已知标签y,线性回归的⽬标是找到⼀组权重向量w和偏置b:当给定从X的同分布中取样的新样本特征时,这组权重向量和偏置能够使得新样本预测标签的误差尽可能小. 1.2 损失函数(loss function) 损失函数又称代价函数(cost