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RSS订阅Deep Learning approaches to understand Human Reasoning
For a doctor who is using Deep Learning to find whether the patient has multiple sclerosis, it is not at all good to get a yes or no answer from the model. For a safety critical application such as autonomous cars , it is not enough to predict the crash. There is an urgent need to make machine learning models reason its assertions and articulate it to humans.
2019-04-22
程序员面试手册：概念、编程问题及面试题
本书是面向程序员面试的参考书，书中囊括了各种编程解决方案，可以用来有效地应对面试、考试及校园招聘。内容涵盖了编程基础、架构设计、数据库技术、数据结构及算法等主要的话题，而且还介绍了趣味谜题以及非技术的问题。
2019-04-22
利用python进行数据分析
Wes McKinney 资深数据分析专家，对各种Python库（包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等）等都有深入研究，并在大量的实践中积累了丰富的经验。撰写了大量与Python数据分析相关的经典文章，被各大技术社区争相转载，是Python和开源技术社区公认的权威人物之一。开发了用于数据分析的著名开源Python库——pandas，广获用户好评。在创建Lambda Foundry（一家致力于企业数据分析的公司）之前，他曾是AQR Capital Management的定量分析师。
2019-04-22
实用数据分析
资深数据分析咨询师多年经验结晶，通过大量典型数据分析案例，全面而深入地讲解分类分析、聚类分析、数据可视化及预测方面的各种技术和方法，为快速掌握并灵活运用数据分析技术提供最佳实践指南。
2019-04-21
机器学习python实践
机器学习——Python实践》系统地讲解了机器学习的基本知识，以及在实际项目中使用机器学习的基本步骤和方法；详细地介绍了在进行数据处理、分析时怎样选择合适的算法，以及建立模型并优化等方法，通过不同的例子展示了机器学习在具体项目中的应用和实践经验，是一本非常好的机器学习入门和实践的书籍。
不同于很多讲解机器学习的书籍，本书以实践为导向，使用 scikit-learn 作为编程框架，强调简单、快速地建立模型，解决实际项目问题。读者通过对《机器学习——Python实践》的学习，可以迅速上手实践机器学习，并利用机器学习解决实际问题。《机器学习——Python实践》非常适合于项目经理、有意从事机器学习开发的程序员，以及高校相关专业在的读学生阅读。
2019-04-22
神经网络与深度学习
这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。本书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、深度信念网络、卷积神经网络等，这些算法都已在很多行业发挥了价值。
本书适合有志于从事深度学习行业的，或想了解深度学习到底是什么的，或是有一定机器学习基础的朋友阅读。
2019-04-21
《深度学习入门：基于Python的理论与实现》
基于Python的深度学习，入门神书。本书是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Python 3，尽量不依赖外部库或工具，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。书中不仅介绍了深度学习和神经网络的概念、
特征等基础知识，对误差反向传播法、卷积神经网络等也有深入讲解，此外还介绍了学
习相关的实用技巧，自动驾驶、图像生成、强化学习等方面的应用，以及为什么加深层
可以提高识别精度等“为什么”的问题。
本书适合深度学习初学者阅读，也可作为高校教材使用。
2019-04-21
深度学习算法实践
本书以一位软件工程师的转型故事为线索，讲述算法思维的建立及实践。第1章主要讲解如何从传统的工程思维转入算法思维，第2-5章分别阐述文本处理、视觉识别、Bot机器人、强化学习方向的算法实践，第6章案例阐述预测与推荐的应用。
2019-04-21
暗知识：机器认知如何颠覆商业和社会
书介绍了机器学习五大流派从数据中挖掘暗知识的方法以及各自适用的领域，尤其是神经网络的基本工作原理和目前在商业上应用最广泛的几种形态。同时着重讨论了暗知识对商业和社会的直接影响，比如哪些行业将面临机器认知的颠覆，在不同行业里有哪些投资机会和陷阱。本书最后介绍了目前还没有商业化的，但可能更深刻影响我们的一些神奇的人工智能应用，以及人工智能会在多大程度上取代人的工作，造成哪些社会问题，如何让下一代做好准备等。
2019-04-22
实用机器学习
本书介绍了实用机器学习的工作流程，主要从实用角度进行了描述，没有数学公式和推导。本书涵盖了数据收集与处理、模型构建、评价和优化、特征的识别、提取和选择技术、高级特征工程、数据可视化技术以及模型的部署和安装，结合3个真实案例全面、详细地介绍了整个机器学习流程。后，还介绍了机器学习流程的扩展和大数据应用。
本书可以作为程序员、数据分析师、统计学家、数据科学家解决实际问题的参考书，也可以作为机器学习爱好者学习和应用的参考书，还可以作为非专业学生的机器学习入门参考书，以及专业学生的实践参考书。
2019-04-21
空空如也
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