《 深度学习入门 基于Python的理论与实现 [pdf]》

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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

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|| #机器学习 #电子书 本书提供了深度学习的完整且简明的数学工程概述。内容包括卷积神经网络、递归神经网络、transformer、生成式对抗网络、强化学习、图神经网络等。 书中聚焦于深度学习模型、算法和方法的基本数学描述，很大程度上与编程代码、神经科学关系、历史视角无关。数学基础的读者可以快速掌握现代深度学习算法、模型和技术的本质。 深度学习可以通过数学语言在许多专业人员可理解的层面上进行描述。工程、信号处理、统计、物理、纯数学等领域的读者可以快速洞察该领域的关键数学工程组成部分。 书里包含深度学习的基础原理、主要模型架构、优化算法等内容。另外还提供了相关课程、工作坊、源代码等资源。 本内容面向想要从数学工程视角理解深度学习的专业人员，内容覆盖了深度学习的主要技术，使用简明的数学语言描述深度学习的关键组成部分，是了解深度学习数学本质的很好资源。

《动手学习深度学习》的笔记

《动手学习深度学习》的笔记 《动手学习深度学习》是李沐老师（AWS 资深首席科学家，美国卡内基梅隆大学计算机系博士）主讲的一系列深度学习视频。本项目收集了我们在寒假期间学习《动手学习深度学习》过程中详细的markdown笔记和相关的jupyter代码 本项目的特色： markdown笔记与原课程视频一一对应，可以帮助大家一边听课一边理解。 jupyter代码均有详细中文注释，帮助大家更快上手实践。 课程视频共73节，单个视频平均时长不超过30分钟，预计寒假40天内可以学习完毕。 在 《动手学习深度学习》 课程中，既有少量的机器学习的基础知识，比如：线性神经网络，多层感知机 等等；又有如今前沿应用的 各种深度学习模型：包括leNet，ResNet，LSTM，BERT…… 同时每一章节的讲解还配备由pytorch实现的代码、教科书等等，可以帮助同学在短期内掌握深度学习的基础模型与前沿知识和并提高实践能力。 此外，本门课程还有相应的代码实现。每章都有相应的jupyter记事本，提供模型的完整python代码，所有的资源都可在网上免费获取。|#笔记 ||| #机器学习 教材网址：， 论坛网址：，

资源零基础入门实战深度学习Pytorch

资源零基础入门实战深度学习Pytorch 资源简介：本课程旨在帮助零基础学员掌握PyTorch深度学习框架。通过实战项目，学员将学习神经网络基础、模型训练和调优技巧。逐步掌握深度学习核心概念，为未来在人工智能领域打下坚实基础。 链接：【夸克网盘】点击获取 关键词：#付费专栏 #Pytorch 频道：@yunpanpan 投稿：@zaihuaboxbot 资源搜索请在下方评论区即可