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Adaptive Computation and Machine Learning系列中的深度学习。

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简介：
Deep Learning (Adaptive Computation and Machine Learning series) 现已发布最新中文版，旨在为读者提供深入且全面的学习资源。本书汇集了深度学习领域的关键理论和实践方法，力求帮助学习者更好地理解和掌握这一快速发展的技术。

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  • Deep Learning (Series on Adaptive Computation and Machine Learning)...
    优质
    《深度学习》是麻省理工出版社自适应计算与机器学习系列的一部分，该书全面介绍了人工神经网络和深度学习模型及其应用，为研究人员和从业者提供了宝贵的资源。 《深度学习》（适应性计算与机器学习系列）最新中文版。
     
  • Deep Learning (Series on Adaptive Computation and Machine Learning)...
    优质
    《深度学习》是麻省理工学院出版社“自适应计算与机器学习系列”中的一部重要著作，系统阐述了深度学习领域的核心理论和技术。 Deep Learning (Adaptive Computation and Machine Learning series) is authored by Ian Goodfellow, a Research Scientist at OpenAI; Yoshua Bengio, Professor of Computer Science at the Université de Montréal; and Aaron Courville, Assistant Professor of Computer Science at the Université de Montréal.
     
  • Deep Learning (in the Adaptive Computation and Machine Learning Series)
    优质
    《Deep Learning》是麻省理工出版社出版的自适应计算与机器学习系列丛书之一，系统介绍了深度学习领域的核心理论、算法及应用。 声明：本PDF来自网络，仅供学习使用，不得用于商业用途。文档涉及深度学习内容，由专家创作而成，希望能对大家有所帮助。
     
  • 深度学习的应用与方法（Deep Learning Applications and Methods）
    优质
    本课程深入探讨深度学习理论及其应用实践，涵盖神经网络架构、训练技术及优化策略，旨在提升学员解决复杂数据问题的能力。 压缩包内包含《深度学习方法及应用》和《Deep Learning Methods and Applications》，即邓力、俞栋合著的课本中文版及英文版PDF文件，仅供个人学习参考使用，严禁用于商业用途。
     
  • Pattern Recognition and Machine Learning (Complete Answer)
    优质
    《模式识别与机器学习》是一本全面介绍模式识别和机器学习理论及应用的经典著作，适合研究者和技术人员阅读。 Pattern Recognition and Machine Learning的完整答案以及课后习题解析可以提供给需要学习模式识别与机器学习的学生或研究者参考使用。这些解答能够帮助读者更深入地理解书中的概念和技术，提高解决问题的能力。
     
  • Machine-Learning-Based-Cars-and-Pedestrians-Tracker
    优质
    简介：本项目旨在开发一种基于机器学习技术的车辆和行人追踪系统，通过智能算法准确识别并跟踪道路上的不同对象，提升交通安全与效率。 汽车和行人追踪器是一个使用Python和OpenCV构建的机器学习模型。它需要一个视频文件，并通过在其周围绘制矩形来检测汽车和行人。在这个项目中，我使用了预训练的cascade分类器，该分类器利用haar特征来识别对象。Haar特征就像积木一样，由两个部分组成：一部分是深色的，另一部分是浅色的。分类器会计算这两个部分中的像素数量，并将特定区域内的那些像素相加并进行比较以确定是否为所需目标。 应用程序的工作原理如下：首先使用OpenCV的VideCapture()函数从视频文件中捕获每个单独帧，然后通过read()函数读取这些帧并将它们转换成灰度图像（利用cvtColor()函数），因为这种格式需要较少的计算能力，并且在处理时间上更为高效。当图像以RGB格式存储时会包含更多的数据包，这会导致额外的计算负担。
     
  • Pattern Recognition and Machine Learning (by Bishop)
    优质
    《模式识别与机器学习》（Bishop著）是一本全面介绍机器学习理论及其应用的经典教材，特别适合于计算机科学、统计学和工程领域的研究人员和学生。 This is the first textbook on pattern recognition to adopt a Bayesian perspective. It introduces approximate inference algorithms that enable quick, though not exact, solutions in scenarios where precise answers are impractical. The book employs graphical models to describe probability distributions—a feature not found in other books applying these models to machine learning contexts. The text assumes no prior knowledge of pattern recognition or machine learning concepts but requires familiarity with multivariate calculus and basic linear algebra. Some experience with probabilities would be beneficial, although it is not essential since the book includes a self-contained introduction to fundamental probability theory.
     
  • Machine Learning: A Bayesian and Optimization Perspective.pdf
    优质
    本书从贝叶斯方法和优化视角探讨机器学习的核心理论与实践技巧，涵盖算法设计、模型选择及实际应用案例。 Machine Learning from a Bayesian and Optimization Perspective
     
  • Probability, Statistics, and Machine Learning with Python
    优质
    本书通过Python编程语言介绍概率论、统计学和机器学习的基础知识与应用技巧，适合初学者和进阶读者阅读。 《Python for Probability, Statistics, and Machine Learning》这本书主要关注的是利用Python语言进行概率统计和机器学习领域的学习与应用。标签“python Machine Learning 机器学习”直接指向了本书的核心内容，即使用Python编程在机器学习领域中的实践。 该书由José Unpingco编写，并于2019年出版第二版，更新并扩展了有关Python版本3.6+兼容的内容。书中不仅包含关于重要概率分布的新材料、关键推导和示例代码，还基于第一版的反馈对多个现有章节进行了修订以提升清晰度。 本书的核心知识点包括： 1. Python编程语言在统计学和机器学习中的应用。 2. 机器学习的概念与实践方法。 3. 概率论在数据分析中所扮演的关键角色。 4. 统计学基础，它是开发和评估机器学习算法的基础部分。 5. 对Python版本3.6+的适配性，体现了对最新技术的应用跟进。 书中还增加了关于重要概率分布的新章节，并提供了关键推导过程与示例代码。这使得本书不仅是一本理论书籍，同时也是一个实用的学习工具。此外，作者根据读者反馈改进了内容的清晰度和易读性，旨在帮助读者更好地理解复杂的概念并应用于实际操作中。 总的来说，《Python for Probability, Statistics, and Machine Learning》适合希望使用Python进行数据科学相关工作的专业人士与学生阅读。通过学习本书的内容，读者可以掌握如何利用Python来分析数据、开发统计模型，并构建及优化机器学习算法。
     
  • Pattern Recognition and Machine Learning（中英文版）及习题解答
    优质
    《Pattern Recognition and Machine Learning》及其习题解答提供了机器学习和模式识别领域的全面理论与实践指导，适用于科研人员、工程师及高年级学生。书中深入浅出地讲解了贝叶斯方法、近似推理等核心概念，并通过丰富的实例和算法阐述了如何将这些理论应用于实际问题中，是该领域不可多得的参考书。 Pattern Recognition and Machine Learning（中英文版）及习题答案（英文）。