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  • 深度学习革命——一个Kevin新旧机器学习方法

    本书简介

    “深度学习革命在过去十年改变了机器学习领域。它的灵感来自模仿大脑学习方式的神经网络,但它基于统计学、信息论、决策理论和凸优化的基础. 这本书很好地解释了这些原理并描述了许多使用它们的“经典”机器学习方法。它还展示了如何将相同的原理应用于包含多层特征的深度学习模型。这提供了一个系统的框架,使人们可以了解许多不同的机器学习方法(新旧机器学习方法)之间的关系和差异。” ——杰夫·辛顿。美国多伦多/谷歌

    本书最新免费pdf下载地址附在文末。

    “Kevin Murphy 的机器学习书籍非常出色,提供了该领域的全面概述,建立在概率论的基础之上。它严谨且易于阅读,对于任何有兴趣了解更多机器学习知识的人来说,它都是必备品。” ——克里斯毕晓普,微软研究院

    “这本书清晰、简洁、严谨地介绍了机器学习基础知识。它在“传统”主题和更“现代”的深度学习方法之间架起了一座美丽的桥梁,创建了一个将两者结合起来的统一框架。我推荐这本书对于该领域的新手,并希望深入了解核心原理和方法。” ——达芙妮·科勒概率论pdf是什么意思,Insitro/斯坦福

    “这是一本很好的书,涵盖了概率机器学习的概念、理论和计算基础,从基础开始,无缝过渡到该领域的前沿。本书的教学结构对教学非常有用。我最喜欢的问题是,本书中的大多数图表都与(python、JAX、tensorflow)代码密切相关概率论pdf是什么意思,经常比较不同的计算方法来解决问题。” ——迈克尔·布伦纳,哈佛/谷歌

    书籍内容

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    内容截图

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