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一、资源介绍
本书将涵盖实现和理解您自己的人工智能和机器学习库所需的基础知识。所有的公式和概念都将用Matlab和Python的代码表示。
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。今天我们对人工智能、机器学习和深度学习有很多困惑。实际上,这些术语只是人工智能的一个子集。
二、主要内容
下面是一些目录:
序言
介绍
机器学习
线性代数
监督学习
神经网络
递归神经网络
深度学习
卷积神经网络
全连通层
目标定位与检测
图像分割
GoogleNet
无监督学习
树搜索
强化学习
深度强化学习
Lua和Torch
Tensorflow
SkFlow
这本书的一大特点就是通俗有趣,文中有大量的插图和例子,值得一看!
三、资源分享
同时为了方便大家,我们把最新的pdf打包好了,可以直接下载!
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