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2018 年 11 月 1 日 机器学习算法与Python学习

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汇集了阿里巴巴一线算法工程师在强化学习应用方面的经验和心得,覆盖了阿里巴巴集团多个事业部的多条业务线。本书系统地披露在互联网级别的应用上使用强化学习的技术细节,更包含了算法工程师对强化学习的深入理解、思考和创新。


TensorFlow为工具介绍神经网络和深度学习的入门书,内容循序渐进,以简单示例和图例的形式,展示神经网络和深度学习背后的数学基础原理,帮助读者更好地理解复杂抽象的公式。


本书由Python社区的大神Kenneth Reitz发起并组织编写,由社区数百名开发者集体奉献。最大的特色在于,近乎完整地总结了在Python编程中会用到的各种实践技巧和经验,涵盖众多主流的应用场景,并告诉你如何提高效率、避免踩坑、编写高质量的代码。


本书主要由matplotlib入门、精进、演练和拓展四部分组成。同时,为方便读者对书中的内容进行有效实践,相关章节都会配以大量典型的综合案例。书中使用的代码都是Python编程知识里的基础内容,有利于读者将时间和精力放在数据可视化的实践本身上。




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“机器学习是近20多年兴起的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。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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