4本 深度学习 机器学习 周志华 TensorFlow实战 人工智能 第2版书籍

机器学习
	定价	88.00
	出版社	清华大学出版社
	版次	1
	出版时间	2016年01月
	开本	16
	作者	周志华
	装帧	平装
	页数	425
	字数
	ISBN编码	9787302423287

人工智能（第2版）
	定价	108.00
	出版社	人民邮电出版社
	版次	1
	出版时间	2018年09月
	开本	16
	作者	[美]史蒂芬·卢奇，丹尼·科佩克
	装帧	平装
	页数	588
	字数
	ISBN编码	9787115488435

TensorFlow：实战Google深度学习框架（第2版）
	定价	89.00
	出版社	电子工业出版社
	版次	1
	出版时间	2018年01月
	开本	16开
	作者	郑泽宇
	装帧	平装-胶订
	页数	348
	字数
	ISBN编码	9787121330667

深度学习
	定价	168.00
	出版社	人民邮电出版社
	版次	1
	出版时间	2017年08月
	开本	16
	作者	[美]IanGoodfellow
	装帧	平装
	页数	500
	字数	805000
	ISBN编码	9787115461476

机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域. 本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面. 全书共16 章，大致分为3 个部分：dy 部分（dy ～3 章）介绍机器学习的基础知识；第2 部分（第4～10 章）讨论一些经典而常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习）；第3 部分（dy 1～16 章）为进阶知识，内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等. 每章都附有习题并介绍了相关阅读材料，以便有兴趣的读者进一步钻研探索。 本书可作为高等院校计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生教材，也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。

《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：dy 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。

周志华，南京大学计算机系教授，ACM杰出科学家，IEEE Fellow, IAPR Fellow, IET/IEE Fellow, 中国计算机学会会士。guo家杰出青年科学基金获得者、长江学者特聘教授。先后担任多种SCI(E)期刊执行主编、副主编、副编辑、编委等。中国计算机学会人工智能与模式识别专业委员会主任，中国人工智能学会机器学习专业委员会主任，IEEE计算智能学会数据挖掘技术委员会副主席

dy 章 1

1.1 引言 1

1.2 基本术 2

1.3 假设空间 4

1.4 归纳偏好 6

1.5 发展历程 10

1.6 应用现状 13

1.7 阅读材料 16

习题 19

参考文献 20

休息一会儿 22

第2章 模型评估与选择 23

2.1 经验误差与过拟合 23

2.2 评估方法 24

2.2.1 留出法 25

2.2.2 交叉验证法 26

2.2.3 自助法 27

2.2.4 调参与 终模型 28

2.3 性能度量 28

2.3.1 错误率与精度 29

2.3.2 查准率、查全率与F1 30

2.3.3 ROC与AUC 33

2.3.4 代价敏感错误率与代价曲线 35

dy 章

本书面向的读者

深度学习的历史趋势

神经网络的众多名称和命运变迁

与日俱增的数据量

与日俱增的模型规模

与日俱增的精度、复杂度和对现实世界的冲击

第部分应用数学与机器学习基础

第2章线性代数

标量、向量、矩阵和张量

矩阵和向量相乘

单位矩阵和逆矩阵

线性相关和生成子空间

范数

特殊类型的矩阵和向量

特征分解

奇异值分解

Moore-Penrose伪逆

迹运算

行列式

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