Advertisement

Machine Learning Tutorials (2nd Edition).pdf

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
《Machine Learning Tutorials (2nd Edition)》是一本全面介绍机器学习概念和实践的教程，第二版更新了最新算法和技术。 本书涵盖了CoreML、Vision框架以及图像与序列分类器、自然语言处理等内容，帮助你在Apple和iOS设备上开始机器学习之旅。 想要知道一个秘密吗？其实学好机器学习并不难。事实证明，你不需要来自著名大学的博士学位或数学背景就能进行机器学习。如果你已经掌握了编程技巧，那么你可以轻松地掌握机器学习——保证！ 本书将带你了解在iOS和Apple设备上的机器学习入门知识以及其提供的优势与限制。接下来的内容中，我们将深入探讨每个主题，直到你能熟练运用这些工具来提升你的软件开发能力。 目前苹果提供了一系列高级框架（包括自然语言处理、语音识别及视觉识别等），通过简单的API提供了先进的机器学习功能作为iOS工具的一部分。无论你想要将语音转换为文本、识别语言或语法结构、在照片中检测人脸或是追踪视频中的移动物体，这些框架都能满足你的需求。 在这本书里，你会学到如何使用这些工具和框架来让应用程序变得更智能，并且还会了解背后的工作原理——为什么这项技术如此令人惊叹。无论是对Apple还是iOS开发者来说，如果你有兴趣学习训练模型、编码图像识别系统、理解自然语言处理工作方式以及构建序列分类器等知识，这本书都非常适合你。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Machine Learning Tutorials (2nd Edition).pdf
    优质
    《Machine Learning Tutorials (2nd Edition)》是一本全面介绍机器学习概念和实践的教程，第二版更新了最新算法和技术。 本书涵盖了CoreML、Vision框架以及图像与序列分类器、自然语言处理等内容，帮助你在Apple和iOS设备上开始机器学习之旅。 想要知道一个秘密吗？其实学好机器学习并不难。事实证明，你不需要来自著名大学的博士学位或数学背景就能进行机器学习。如果你已经掌握了编程技巧，那么你可以轻松地掌握机器学习——保证！ 本书将带你了解在iOS和Apple设备上的机器学习入门知识以及其提供的优势与限制。接下来的内容中，我们将深入探讨每个主题，直到你能熟练运用这些工具来提升你的软件开发能力。 目前苹果提供了一系列高级框架（包括自然语言处理、语音识别及视觉识别等），通过简单的API提供了先进的机器学习功能作为iOS工具的一部分。无论你想要将语音转换为文本、识别语言或语法结构、在照片中检测人脸或是追踪视频中的移动物体，这些框架都能满足你的需求。 在这本书里，你会学到如何使用这些工具和框架来让应用程序变得更智能，并且还会了解背后的工作原理——为什么这项技术如此令人惊叹。无论是对Apple还是iOS开发者来说，如果你有兴趣学习训练模型、编码图像识别系统、理解自然语言处理工作方式以及构建序列分类器等知识，这本书都非常适合你。
     
  • Machine Learning: An Algorithmic Perspective, 2nd Edition
    优质
    本书《机器学习：算法视角（第2版）》系统地介绍了机器学习的核心理论与实用技术，通过丰富的实例和算法解析，帮助读者深入理解并掌握机器学习的精髓。 Title: Machine Learning: An Algorithmic Perspective, 2nd Edition Author: Stephen Marsland Length: 457 pages Edition: 2 Language: English Publisher: Chapman and Hall/CRCPublication Date: October 8, 2014 ISBN-10: 1466583282 ISBN-13: 9781466583283 This book offers a practical approach for students with limited statistical knowledge to understand machine learning algorithms. Since the first edition was published, there have been significant developments in the field of machine learning, particularly concerning the statistical interpretation of these algorithms. The second edition includes two new chapters on deep belief networks and Gaussian processes. It also reorganizes content for a more natural flow and revises material on support vector machines with an implementation provided for experimentation. Additional topics covered include random forests, perceptron convergence theorem, accuracy methods, conjugate gradient optimization for multi-layer perceptrons, Kalman filters, particle filters, and improved Python code. The book is suitable as both an introductory one-semester course textbook and a more advanced study guide. It encourages students to practice with the provided examples and includes detailed problems in each chapter. All of the example code used throughout the text can be accessed on the authors website. Table of Contents: 1. Introduction 2. Preliminaries 3. Neurons, Neural Networks, and Linear Discriminants 4. The Multi-layer Perceptron 5. Radial Basis Functions and Splines 6. Dimensionality Reduction 7. Probabilistic Learning 8. Support Vector Machines 9. Optimization and Search 10. Evolutionary Learning 11. Reinforcement Learning 12. Learning with Trees 13. Decision by Committee: Ensemble Learning 14. Unsupervised Learning 15. Markov Chain Monte Carlo (MCMC) Methods 16. Graphical Models 17. Symmetric Weights and Deep Belief Networks 18. Gaussian Processes
     
  • An Initial Course in Machine Learning (2nd Edition)
    优质
    《An Initial Course in Machine Learning》第二版是一本为初学者设计的机器学习入门教材，全面介绍了机器学习的基本概念和算法。 此系列反映了机器学习与模式识别领域的最新进展及应用，并通过出版各类参考书籍、教科书和手册来传播这些成果。强烈鼓励包含具体的实例、应用以及方法的介绍。本书中的信息来源于权威且值得信赖的来源，尽管已尽最大努力确保发布可靠的数据和资料，但作者和出版社不对所有材料的有效性或其使用后果承担责任。
     
  • Machine Learning Introduction, Third Edition
    优质
    《机器学习导论（第三版）》全面介绍了机器学习的基本概念、算法和技术，适用于初学者和有一定基础的学习者。 Introduction to Machine Learning, Third Edition by Ethem Alpaydin was published by The MIT Press in September 2014. ISBN: 978-0-262-028189 (PDF)
     
  • Machine Learning Foundations (Outstanding English Original Edition Textbook).pdf
    优质
    本书为英文原版教材，深入浅出地介绍了机器学习的基础知识与核心理论，适合初学者及希望巩固基础知识的读者使用。 本书是《自适应计算与机器学习》系列的一部分，并且在机器学习领域内被视为经典教材之一。第二版由Francis Bach编辑，全面涵盖了该领域的基础知识及理论体系，包括监督学习、无监督学习、半监督学习以及强化学习等各个方面。此外，书中还详细介绍了优化方法、统计学习理论和核方法等内容。无论是作为初学者的入门指南还是资深研究者的参考书籍，《自适应计算与机器学习》第二版都是一个非常合适的选择。
     
  • Introduction to Reinforcement Learning (2nd Edition)
    优质
    本书为读者提供了强化学习的全面介绍，涵盖了理论基础、算法设计及应用实例，适合初学者和有经验的研究者参考。第二版更新了最新研究成果和技术进展。 《强化学习：增强学习》第二版的PDF版本适合自学使用。
     
  • Reinforcement Learning: An Introduction (2nd Edition) Solutions
    优质
    本书为《强化学习：入门》（第二版）一书提供的解答手册，涵盖了解决相关练习题和问题的详细方法与步骤。 Sutton的《强化学习》第二版的答案可能不是由作者亲自提供的，仅供参考，但仍然很有帮助。
     
  • Reinforcement Learning (2nd Edition) - Richard S. Sutton.pdf
    优质
    《Reinforcement Learning》第二版由Richard S. Sutton撰写，全面介绍了强化学习理论与应用，是该领域的权威参考书。 《强化学习（第2版）》英文版被业内公认为是强化学习基础理论的经典著作，深入浅出地介绍了马尔可夫决策过程、蒙特卡洛方法、时序差分方法以及同轨离轨策略等基本概念和方法，并通过大量实例帮助读者理解问题建模过程及核心算法细节。