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作  者:高扬,卫峥 编著 定  价:69 出 版 社:机械工业出版社 出版日期:2017年08月01日 页  数:304 装  帧:平装 ISBN:9787111574576 ●本书赞誉
●序
●前言
●基础篇
●第1章机器学习是什么2
●1.1聚类4
●1.2回归5
●1.3分类8
●1.4综合应用10
●1.5小结14
●第2章深度学习是什么15
●2.1神经网络是什么15
●2.1.1神经元16
●2.1.2激励函数19
●2.1.3神经网络24
●2.2深度神经网络25
●2.3深度学习为什么这么强28
●2.3.1不用再提取特征28
●2.3.2处理线性不可分29
●2.4深度学习应用30
●部分目录

内容简介

本书基本独立成册，适用于零基础的初学者。
基础篇（靠前～3章），讲解了机器学习、深度学习与实践的上下文知识，如基本的机器学习与深度学习算法，TensorFlow框架的安全与配置，简单的深度学习实践。该篇是阅读和实践的基石。
原理与实践篇（第4～8章），介绍“老牌”的深度学习网络的数学原理和工程实现原理，尤其是第4章，如果能基本读懂，后面的网络实现层面的问题基本都可以迎刃而解。涵盖BP网络、CNN、RNN的结构、思路、训练与使用，以及一些常见的综合性问题。该篇是学习深度学习的重点和难点，作者通过大量示例、推理与实现，帮读者优选化降低学习曲线。
扩展篇（第9～13章），介绍一些网络的变种和一些较新的网络特性，涵盖深度残差网络、受限玻尔兹曼机、强化学习、对抗学习，这是读者进一步学习与实践思路的钥匙。很后给出了一些有趣的深度学习应用：人脸识别、作诗姬、大师风图像处理，有趣又等
高扬,卫峥 编著 高扬，欢聚时代资历大数据专家，曾任金山软件西山居大数据架构师。有多年服务器端开发经验（多年日本和澳洲工作经验），多年大数据架构设计与数据分析、处理经验，目前负责欢聚时代直播部深度学习落地相关的研究。擅长传统机器学习、深度学习、数据建模、关系型数据库应用以及大数据框架等的应用。
卫峥，欢聚时代YY娱乐事业部软件架构师，曾任西山居软件架构师。多年的软件开发和架构经验，精通C/C++、Python、Golang、等多门编程语言，近几年专注于数据处理、机器学和深度学习算法的研究、音视频图形图像处理，应用与服务研发。曾在新浪网平台架构部负责音视频转码平台的架构和研发工作，为新等 前    言?Preface为什么要写这本书近些年来，伴随着计算机计算能力的不断升级，很多原来只有在科幻电影里才有的桥段越来越多地出现在我们身边了，并给了我们更多的想象空间与期待。    在2016年，人工智能界令人瞩目的事情莫过于谷歌的AlphaGo以4:1的悬殊比分轻松击败韩国著名九段围棋大师李世石。之后化名“Master”的AlphaGo更是一路大开杀戒，分别在对弈网站“弈城”和“腾讯围棋”登录，先后打败了柯洁九段、朴廷桓九段、陈耀烨九段以及创造日本大满贯传奇的井山裕太和亚洲杯冠军李钦诚等世界一流高手，取得了50胜0负的战绩。当然了，“玩不起”的人类觉得让AlphaGo在国际围棋网站排名上占一个坑来碾压人类是非常“不公平”的事情，把人家给拉黑了。    人类这么做是等
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