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決策樹是數(shù)據(jù)分析中廣泛使用的機器學(xué)習(xí)模型，其模型簡單、算法快速且具有可解釋性。但隨著大數(shù)據(jù)的涌現(xiàn)，將決策樹真正應(yīng)用到實踐中還面臨諸多困難。本書正是為解決這一痛點而作，旨在幫助讀者系統(tǒng)且全面地了解決策樹，并成功地將其用于工程實踐。

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本書從初學(xué)者角度出發(fā)，以"講課”的形式，歸納分析各類遷移學(xué)習(xí)方法，使讀者能快速理解遷移學(xué)習(xí)的本質(zhì)問題、抓住重點、舉一反三、迅速入門。它的一大亮點是對"兩頭"的把握：一是源頭，抓問題和場景，做到"師出有名”，講清楚針對什么問題、用在哪里；二是筆頭，抓代碼與實踐，做到"落地結(jié)果”，在實戰(zhàn)中鞏固和深化對技術(shù)的理解。本書同時配

本書著重探討新基建背景下我國人工智能的發(fā)展及其基礎(chǔ)建設(shè)。全書包括基礎(chǔ)、應(yīng)用和實踐三篇，共9章。基礎(chǔ)篇分析了新基建的背景、概念、短板，以及人工智能的發(fā)展與挑戰(zhàn)等，尤其是分析了人工智能與新基建內(nèi)在的關(guān)系；應(yīng)用篇分析了人工智能在產(chǎn)業(yè)融合及在醫(yī)療、教育、能源、城市建設(shè)、社區(qū)建設(shè)等領(lǐng)域的驅(qū)動作用；實踐篇探討了人工智能的數(shù)據(jù)建設(shè)、

本書從產(chǎn)業(yè)角度深刻分析了異構(gòu)計算及智能計算中心建設(shè)的諸多關(guān)鍵技術(shù)和應(yīng)用前景，介紹了異構(gòu)融合智能計算的核心技術(shù)—智能計算中心異構(gòu)算力芯片、異構(gòu)算力適配、異構(gòu)操作平臺，以及產(chǎn)業(yè)界中智能計算中心異構(gòu)算力的解決方案、智能計算中心的高質(zhì)量發(fā)展與未來展望。本書內(nèi)容豐富、分析全面，是實現(xiàn)智能計算中心發(fā)展相關(guān)布局的重要技術(shù)參考，對推動

本書兼顧統(tǒng)計知識的基礎(chǔ)性和系統(tǒng)性，系統(tǒng)介紹深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識和建模技術(shù)。本書共包括7章，第1章介紹機器學(xué)習(xí)、人工智能和深度學(xué)習(xí)發(fā)展歷程及相關(guān)概念；第2章介紹深度學(xué)習(xí)的理論知識，如張量、梯度、損失函數(shù)、激活函數(shù)、反向傳播等；第3章介紹基礎(chǔ)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在二分類數(shù)據(jù)、多分類數(shù)據(jù)和連續(xù)數(shù)據(jù)上的實例構(gòu)建；第4章介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的泛化策

當(dāng)今時代，人工智能技術(shù)越來越受重視，影響著人類生活的方方面面，提高人工智能相關(guān)知識素養(yǎng)，十分有必要。全書是人工智能入門類基礎(chǔ)書，共10章，內(nèi)容包括人工智能概述、機器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)、智能語音處理及應(yīng)用、計算機視覺處理及應(yīng)用、自然語言處理及應(yīng)用、知識圖譜及應(yīng)用、機器人、經(jīng)典智能算法Python實現(xiàn)、展望等。本書適

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