首先，确切地说，这是一本“伴侣书” 类似于咖啡伴侣一样，这本书是周志华教授的“西瓜书”——《机器学习》的伴侣书，它也有一个可爱的名字 ——“南瓜书”....“南瓜书”对“西瓜书”中的公式进行了解析，并补充了必要的推导过程；在推导公式的过程中有时候会需要一些先验知识，编著者也进行了必要的补充. 上述做法对学习机器学习时“知其然”并“知其所以然”非常重要....这是一本与众不同的书。首先，这是一本“伴侣书”。类似于咖啡伴侣一样，这本书是周志华教授的“西瓜书”——《机器学习》的伴侣书，它也有一个可爱的名字——“南瓜书”。...——俞勇 上海交通大学特聘教授，上海交通大学ACM 班创始人，伯禹教育创始人 推导一遍所有公式是非常好的学习方法，很高兴看到“南瓜书”能专注于此. 它是学习“西瓜书”不可缺少的辅助材料。...内容简介： 周志华老师的《机器学习》（俗称“西瓜书”）是机器学习领域的经典入门教材之一。
当下Python和深度学习为代表的人工智能AI技术非常火热，正深刻影响着人类社会的方方面面。今天分享推荐三本入门Python和深度学习的电子书： python电子书教程 ?...---- 如果想入门或学习了解GAN，这里有一份关于GAN在计算机视觉中的部分应用导读，例如：图像超分、图像修复、去雨、人脸老化、人脸转正、妆容迁移、动漫化、医学图像生成、以及GAN在半监督学习、零次学习...、主动学习等等（持续更新中）。...注：当然，如果是新手，建议从基本的python、卷积神经网络等学起！文后也推荐几本书，它们是学习Python，PyTorch和神经网络公认的利刃！...资料领取： 点击下方或扫码关注【机器学习与生成对抗网络】后台回复：GANCV，建议复制，即可获取电子版 ? ?长按上方二维码 2 秒 （CV、GAN、Python、AI爱好者，欢迎关注！）
本期Python 猫荐书栏目（系列之六），就以此为话题，推荐给大家两本书： ? 它们都叫《深度学习》，但是内容很不一样。...事实上，第一本书被很多人誉为深度学习的圣经，知名度极高，有一个昵称叫作“花书”。...这就意味着，如果想进入深度学习领域，这本书将是你最好的老师。（而且不用考试，手动滑稽） 至于第二本《深度学习》，书的副标题是“智能时代的核心驱动力量 ”。...往期荐书回顾： 第一期：《编写高质量代码改善 Python 程序的 91 个建议》 第二期：《Python最佳实践指南》 第三期：《黑客与画家》 第四期：《Python源码剖析》 第五期：《Python...3、就在前几天（2 月 28 日），一位知名的 Python 博主@Vamei 因抑郁症自杀了。我在看资料的时候，发现他也写了第二本《深度学习》的书评。
前言 2018年11月15号，简书迎来大变革，取消了以往的积分制度，换为去中心化的简书钻，每日发放一万简书钻。...文章涉及的内容，大部分都是和简书钻的分享有关，因为简书钻是最近才开始运营的，跟着这个热点走，曝光率与投票也会相应的多一些。 文章词云 10篇文章可能看到的还是比较局限，我们看看到底哪些文章更容易上榜。...这些用户排行靠前，大家可以看看这些用户平时的一个分析作品，学习学习。 霸屏用户 我总共爬取了12天的数据，通过代码发现，很多用户12天都上榜了，这种霸屏用户真的是羡慕嫉妒恨。...，简书尊享会员就会拥有很多的简书钻，这也就导致上榜人数中，简书会员的比重占了一大部分。...总结 结合简书钻热点上榜高 你难道不考虑下简书尊享会员么？ 自身的努力也很重要，坚持写作，分享干货，这就是简书。
前言 阅读《Python从入门到精通》时产生的笔记，部分以及掌握的知识点或者是不常用知识点会被省略 Python格言 >>> import this The Zen of Python, by Tim...索引 >>> a='python' >>> a[-1] #从右往左数，-1为开始 'n' >>> a[-2] 'o' >>> a[:] #切片 'python' >>> a[0:] 'python' >...__name) AttributeError: 'Stu' object has no attribute '__name' Python内建异常 BaseExceptiona 所有异常的基类 SystemExitb...通常是输入^C) LookupErrord 无效数据查询的基类 IndexError 序列中没有没有此索引(index) KeyError 映射中没有这个键 MemoryError 内存溢出错误(对于 Python...C:\Users\28734>C:/Users/28734/AppData/Local/Programs/Python/Python39/python.exe c:/Users/28734/Desktop
【下载地址】 《深度学习》由全球知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。...全书的内容包括3个部分：第1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念，它们是深度学习的预备知识；第2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术；第3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法，它们被公认为是深度学习未来的研究重点...《深度学习》适合各类读者阅读，包括相关专业的大学生或研究生，以及不具有机器学习或统计背景、但是想要快速补充深度学习知识，以便在实际产品或平台中应用的软件工程师。
基于大数据的人工智能如今异常火爆 Python 作为最热门的编程语言之一 是实现机器学习算法的首选语言 Python与机器学习这一话题非常的宽广 5本书虽很难覆盖全面，但仍值得细细研读 NO.1 《机器学习...NO.2 《Python与机器学习实战：决策树、集成学习、支持向量机与神经网络算法详解及编程实现》 何宇健 编著 Python本身带有许多机器学习的第三方库，但本书在绝大多数情况下只会用到Numpy这个基础的科学计算库来进行算法代码的实现...NO.3 《Python机器学习算法》 赵志勇 著 这是一本机器学习入门读物，注重理论与实践的结合。...NO.5 《Python大战机器学习：数据科学家的第一个小目标》 华校专 王正林 编著 数据科学家是当下炙手可热的职业，机器学习则是他们的必备技能。...本书以快速上手、四分理论六分实践为出发点，讲述机器学习的算法和Python 编程实践，采用“原理笔记精华+ 算法Python 实现+ 问题实例+ 代码实战+ 运行调参”的形式展开，理论与实践结合，算法原理与编程实战并重
来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟本书以问题解决式的方法讲解如何实际实现Python时间序列分析和建模的各种概念，从数据读取和预处理开始。...本书以问题解决式的方法讲解如何实际实现Python时间序列分析和建模的各种概念，从数据读取和预处理开始。...您还将深入了解用于预测问题的经典基于机器学习的回归模型，如randomForest、Xgboost和LightGBM。本书最后演示了用于时间序列预测的深度学习模型(lstm和ANN)的实现。...读完本书后，你将对时间序列及其在Python中的实现有一个基本的理解。 你将学到什么 使用Python实现时间序列分析中的各种技术。...利用统计建模方法，如AR(自回归)，MA(移动平均)，ARMA(自回归移动平均)和ARIMA(自回归综合移动平均)进行时间序列预测 理解时间序列预测的单变量和多变量模型 使用机器学习和深度学习技术(如GBM
1:创建项目 2：创建爬虫 3：编写start.py文件用于运行爬虫程序 # -*- coding:utf-8 -*- #作者: baikai #创建...
/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- import requests import json import os from pprint import
点击上方蓝色【一灯科技】，即可关注我们的公共号啦，吼吼～ 入门书 入门可以通过啃书，但书本上的东西很多都已经过时了，在啃书的同时，也要持续关注技术的新动态。...，很有帮助 《编写可维护的JavaScript》 《JavaScript DOM编程艺术》学习JavaScript和DOM开发的必读之作。...》：网页设计的理念，了解用户行为，非常不错 《CSS禅意花园》：经久不衰的一部著作，同样传递了网页设计中的理念以及设计中需要注意的问题 《高性能JavaScript》和《高性能HTML5》：强调性能的书，...其中不只是性能优化，还有很多原理层面的东西值得学习 《HTML5 Canvas核心技术》：我正在读的一本书，对于canvas的使用，动画的实现，以及动画框架的开发都非常有帮助 《HTTP权威指南》：HTTP...，里面的文章质量都挺不错的 node school：一个不错的node学习网站 learn git branch：一个git学习网站，交互很棒 一灯学堂：一个很好的学习网站，深入解读前端技术，带你体会工程化编程的乐趣
加入编程界已经好几个年头了，也看了一些书，迷失过，总结过，绕过弯路，最后想想，就是因为开始没有指导性的意见。为了让后人不要重蹈覆辙，给大家推荐几本书，好好看看吧。...Effective C++》系列（Effective C++,More Effective C++,Effective STL） Effective C++ 系列非常经典的C++书籍，基本上学C++的人没有不知道这书的...让我们学习到更多的C++实现方式，编写出效率更高的代码。 《A Tour Of C++》 短平快，200多页，看起来比较快。这本书可以让有经验的程序员快速了解C++语言的主要特性。值得一读。...作者Bruce Eckel不是按传统的方法讲解C++的概念和编程方法，而是根据他自己过去学习C++的亲身体会，根据他在多年教学实践中发现的问题，用一些非常简单的例子和简练的叙述，阐明了在学习C++中特别容易混淆的概念
来源：专知本文为书籍，建议阅读8分钟这是关于深度学习的合成数据的第一本书。 这是关于深度学习的合成数据的第一本书，其覆盖的广度可能使这本书成为未来几年合成数据的默认参考。...这本书也可以作为介绍机器学习的其他几个重要的子领域，在其他书中很少触及。机器学习作为一门学科，如果没有手边的内部优化工作是不可能的。...这本书包括了优化的必要的筋，尽管讨论的核心是训练深度学习模型的日益流行的工具，即合成数据。预计合成数据领域将在不久的将来经历指数增长。这本书是这一领域的全面综述。...这本书介绍和回顾了机器学习各个领域合成数据的几种不同方法，最值得注意的是以下领域: 领域自适应，使合成数据更真实，和/或适应模型，以对合成数据进行训练，并为生成具有隐私保证的合成数据。
越来越多的人开始关注这一个“崭新”的研究领域：深度学习。 而提起深度学习，又离不开Python，PyTorch和神经网络这三。...今天分享三本书，是学习Python，PyTorch和神经网络的公认的三把利刃！ （CV、GAN、Python、AI资源，欢迎关注！） ---- 部分内容展示如下 python教程 ?...关于神经网络与深度学习 深度学习以神经网络为主要模型，一开始用来解决机器学习中的表示学习问题。但是由于其强大的能力，深度学习越来越多地用来解决一些通用人工智能问题，比如推理、决策等。...目前，深度学习技术在学术界和工业界取得了广泛的成功，受到高度重视，并掀起新一轮的人工智能热潮。...[ppt] 网络优化与正则化 [ppt] 注意力机制与外部记忆 [ppt] 无监督学习 [ppt] 模型独立的学习方式 [ppt] 概率图模型 [ppt] 深度信念网络 [ppt] 深度生成模型[ppt
前言 每过十天半个月，公众号「Web项目聚集地」就会给大家发福利，福利不限于学习资料、实体书籍。...笔者比较喜欢体验各种语言，在大学的时候学习和体验了各种语言，包括C、C++、C#、Java、Python、Ruby、PHP等，在笔者的网站nodelover.me你还会发现有Go、Rust的免费视频教程...笔者跟读者一样，都是一个学习者。笔者希望更多的人学习Node.js、使用Node.js，使它更加强大。...本书也可以作为Node.js的入门教程，但是需要你有一定的自学能力，对于一些基础的知识，笔者都会给出视频链接，读者可以自行学习。
这几本在Amazon上的排名都非常高，最近特别火的书。...第一本：《用Scikit-Learn和TensorFlow实践机器学习》（Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow: Concepts...Aurélien Géron Aurélien Géron畅谈如何让企业在现实世界产品里使用机器学习 第二本：《深度学习》（Deep Learning ） 这本书封面好漂亮，特意找了个高清图。...人称Mad Max的作者：Max Tegmark PS 机器学习入门的书，可以看这本： 《Introduction to Machine Learning with Python: A Guide
来源：专知本文为书籍，建议阅读5分钟《高效学习机器》探讨了机器学习的主要主题，包括知识发现、分类、遗传算法、神经网络、核心方法和生物启发技术。...《高效学习机器》探讨了机器学习的主要主题，包括知识发现、分类、遗传算法、神经网络、核心方法和生物启发技术。...高效学习机器的读者将学习如何识别和分析机器学习技术可以为他们解决的问题，如何实现和部署样本问题的标准解决方案，以及如何设计新的系统和解决方案。...Awad和Khanna探索了深度神经网络、分层时间记忆和皮质算法的深度学习技术的当前发展。 《自然》建议使用复杂的学习技术，使用简单的规则来产生具有适应性、进化和分布式特性的高度智能和有组织的行为。...关于支持向量机及其扩展的两章重点介绍了机器学习核心的分类和回归技术的最新改进。
此外，本书还可以作为研究生课程的教材，讲授对抗鲁棒性或可信赖机器学习。虽然机器学习(ML)算法在许多应用中取得了显著的性能，但最近的研究表明，它们对对抗性扰动缺乏鲁棒性。...因此，除了准确性，值得信赖的机器学习是基于机器学习的技术实现和发展的最后一个里程碑。值得信赖的机器学习包含了一系列基本主题，如对抗鲁棒性、公平性、可解释性、问责性和伦理。...一般来说，对抗鲁棒性集中在机器学习中最坏情况性能的研究，而标准机器学习实践则关注平均性能，例如对测试数据集的预测精度。...这种干预过程通常涉及在机器学习中引入虚拟对手以进行鲁棒性评估和改进，这是对抗性机器学习的关键因素。 本书旨在提供对抗性鲁棒性的整体概述，涵盖机器学习的生命周期，从数据收集，模型开发，到系统集成和部署。...在第4部分中，我们将介绍用于提高机器学习对对抗性攻击的鲁棒性的防御。最后，在第5部分中，我们介绍了几个从机器学习的对抗鲁棒性研究中获得灵感的新应用。
本文为笔者学习LangChain时对官方文档以及一系列资料进行一些总结～覆盖对Langchain的核心六大模块的理解与核心使用方法，全文篇幅较长，共计50000+字，可先码住辅助用于学习Langchain...如今各类AI模型层出不穷，百花齐放，大佬们开发的速度永远遥遥领先于学习者的学习速度。。为了解放生产力，不让应用层开发人员受限于各语言模型的生产部署中..LangChain横空出世界。...Langchain可以说是现阶段十分值得学习的一个AI架构，那么究竟它有什么魔法才会配享如此高的地位呢？会不会学习成本很高？不要担心！...Langchain虽然功能强大，但其实它就是一个为了提升构建LLM相关应用效率的一个工具，我们也可以将它理解成一个“说明书"，是的，只是一个“说明书”！...=50, chunk_overlap=0 ) # 使用create_documents方法创建文档并将其存储在python_docs变量中 python_docs = python_splitter.create_documents
发现需要一个跟我合得来的朋友，那什么样的朋友适合我，大BOSS帮我总结了下经验，据他所知，喜欢看我写文章的人是适合我的（偷笑），大BOSS其实就是个模型，他每天通过观察培养皿中的情况，从别的细菌那里（训练集），学习到了不少知识...后面的例子还是按照西瓜书来讲。 讲一下归纳和演绎。 归纳就是汲取经验，也就是说从个体到一般的过程。...但是这个原则并不一定可行，对于NFL总误差与学习算法无关。所以，对于不同的任务，选择的偏好是不一样的！ 接下来讨论下绪论的习题 ?
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