送书来了,精选机器学习好书,送书5本

机器学习实战一——朴素贝叶斯中文情感分类模型 简介: 考研复试顺利结束,目前正忙于毕业设计——《网络文本数据的爬取与数据分析》,如题,概括的说包括两项任务,一个是爬虫与数据采集,另外一个是进行数据分析。目前爬虫工作全部完成,爬取的内容是豆瓣的电影评论(23000条),后文我会提供数据下载链接。而对于后者数据的分析,需要做的主要工作是对于评价文本进行情感的分类。也就是积极或者消极。对于其初步实现,初步计划是使用朴素贝叶斯、svm、cnn三种方法... 阅读详情

这个月送书福利不断,一波接一波,上周刚送完,今天小编又带来了一份非常不错的AI书单,非常感谢图灵出版社的大力支持,这次的书是跟深度学习相关!

《深度学习原理与PyTorch实战》

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人工智能令人心潮澎湃,那么程序员该如何入门“高大上”的人工智能技术呢?工欲善其事,必先利其器。

选择一个好的人工智能框架平台是我们跨入这个行业的前提,可以说工具选对了,我们的一只脚就已经跨入了人工智能的大门。

那么今天给大家推荐的“器”自然就是PyTorch 了,推荐这个深度学习框架平台有如下几点原因。

  • 简单、易用、上手快:这一点对于初学者来说是极具吸引力的。

  • 功能强大:从计算机视觉、自然语言处理再到深度强化学习,PyTorch 的功能异常强大。而且,如今支持PyTorch、功能强大的包也越来越多,例如Allen NLP(自然语言处理)和Pyro(概率编程)。

  • Python 化编程:在诸多深度学习开源框架平台中,PyTorch 恐怕是和Python 结合得最好的一个。相比较TensorFlow 框架来说,PyTorch 将会让你的代码更流畅舒服。

  • 强大的社区支持:对于一个初学者来说,吸取到前辈的经验恐怕是最迫切的问题了。尽管PyTorch 仅两岁有余,但是它的社区成长飞快。在国内,用PyTorch 作为关键词搜索就能找到大概五六个网络社区、BBS。各大问答类网站关于PyTorch 的问题数目也在持续增多。

这是一本系统介绍深度学习及开源框架PyTorch的入门书。全书注重实战,每章围绕一个有意思的实战案例展开,不仅循序渐进地讲解了PyTorch的基本使用、神经网络的搭建、卷积神经网络和循环神经网络的实现,而且全面深入地介绍了计算机视觉、自然语言处理、迁移学习,以及最新的对抗学习和深度强化学习等前沿技术。

通过阅读本书,我们可以轻松入门深度学习,学会构造一个图像识别器,生成逼真的图画,让机器理解单词与文本,让机器作曲,教会机器玩游戏,还可以实现一个简单的机器翻译系统。

目录:包含10个实战案例

第1章 深度学习简介

第2章 PyTorch简介

第3章 单车预测器——你的第一个神经网络 阅读

第4章 机器也懂感情——中文情绪分类器

第5章 手写数字识别器——卷积神经网络

第6章 手写数字加法机——迁移学习

第7章 你自己的Prisma——图像风格迁移

第8章 人工智能造假术——图像生成与对抗学习

第9章 词汇的星空——词向量与Word2Vec

第10章 LSTM作曲机——序列生成模型

第11章 神经翻译机——端到端的机器翻译模型

第12章 AI游戏高手——深度强化学习

配套资源:

  1. 配套导学视频《PyTorch入门课程:火炬上的深度学习》(免费):

https://www.bilibili.com/video/av50239976

视频

  1. 配套视频课程《深度学习原理与PyTorch实战》(收费,9月15日直播):

https://campus.swarma.org/gcou=421

  1. 配套源代码地址:

https://github.com/swarmapytorch/book_DeepLearning_in_PyTorch_Source

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