《深度学习入门 基于Python的理论与实现[pdf] 》

《深度学习入门 基于Python的理论与实现[pdf] 》 简介：一本适合初学者的实践指南，系统讲解深度学习基础概念与数学原理，结合Python代码实现神经网络模型。内容涵盖感知机、误差反向传播、卷积网络等核心知识，通过手写NumPy代码替代框架调用，帮助读者从底层理解算法运作机制。 亮点：①以“脱框架”方式剖析神经网络本质，强化理论认知；②每章配套训练任务与源代码，实现算法即学即用；③内容编排由浅入深，图文代码结合降低学习曲线。 标签： #深度学习基础 #Python编程 #手写神经网络 #计算机视觉 #电子书 #PDF教材 #零基础数学推导 #实战代码 链接：https://pan.quark.cn/s/4ef18ffd12db

资源机器学习算法的数学解析与Python实现

资源机器学习算法的数学解析与Python实现 资源简介：本书以机器学习的算法为主线，深入剖析算法的概念和数学原理，以通俗形象的语言进行讲解，让读者无须了解太多前置数学知识，就能看懂数学公式所表达的意思，从而快速掌握机器学习的思想和原理。本书首先介绍机器学习基本概念及工具，然后从概念、原理、Python实现、应用场景几个方面，详细剖析机器学习中主要的算法，如线性回归算法、Logistic回归算法、KNN算法、朴素贝叶斯算法、决策树算法、支持向量机算法、K-means聚类算法、神经网络、集成学习方法等。 链接：【阿里云盘】点击获取 关键词：#机器学习 #算法 #数学原理 #通俗讲解 #前置知识 #基本概念 #工具 #线性回归 #Logistic 回归 #KNN 算法 #朴素贝叶斯 #决策树 #支持向量机 #K-means 聚类 #神经网络 #集成学习 合作 • 云盘投稿 • 云盘搜索

机器学习算法的数学解析与Python实现

机器学习算法的数学解析与Python实现 描述：本书以机器学习的算法为主线，深入剖析算法的概念和数学原理，以通俗形象的语言进行讲解，让读者无须了解太多前置数学知识，就能看懂数学公式所表达的意思，从而快速掌握机器学习的思想和原理。本书首先介绍机器学习基本概念及工具，然后从概念、原理、Python实现、应用场景几个方面，详细剖析机器学习中主要的算法，如线性回归算法、Logistic回归算法、KNN算法、朴素贝叶斯算法、决策树算法、支持向量机算法、K-means聚类算法、神经网络、集成学习方法等。 链接： 大小：10 MB 标签：#机器学习 #算法 #数学原理 #通俗讲解 #前置知识 #基本概念 #工具 #线性回归 来自：雷锋 频道：@Aliyundrive_Share_Channel 群组：@alyd_g 投稿：@AliYunPanBot

神经网络关键技术图解 ||| #机器学习

神经网络关键技术图解 ||| #机器学习 作者把机器学习和神经网络领域的重要技术，都做成了神经回路图（Neural Circuit Diagrams，作者自研的图形语言），目的是展示神经网络架构的细节，便于学习和理解

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昆士兰大学录制的《Practical Deep Learning for Coders 2022》 || #教程 #机器学习

昆士兰大学录制的《Practical Deep Learning for Coders 2022》 || #教程 #机器学习 这个课程不会直接教你深度学习、神经网络的底层细节，而是教你如何使用开源模型，训练数据，微调参数。就像是编程，你可以把编译原理扔一边。比较适合做上层应用开发的同学。