1、机器学习实战 Python基础教程指南
机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向，在现今的大数据时代背景下，捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式，成为各行业求生存、谋发展的决定性手段，这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目。《机器学习实战》分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树（CART）算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法：k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。
2、TensorFlow 深度学习算法原理与编程实战
TensorFlow是谷歌研发的人工智能学习系统，是一个用于数值计算的开源软件库。《TensorFlow深度学习算法原理与编程实战》以基础+实践相结合的形式，详细介绍了TensorFlow深度学习算法原理及编程技巧。通读全书，读者不仅可以系统了解深度学习的相关知识，还能对使用TensorFlow进行深度学习算法设计的过程有更深入的理解。 《TensorFlow深度学习算法原理与编程实战》共14章，主要内容有：人工智能、大数据、机器学习和深度学习概述；深度学习及TensorFlow框架的相关背景；TensorFlow的安装；TensorFlow编程策略；深度前馈神经网络；优化网络的方法；全连神经网络的经典实践；卷积神经网络的基础知识；经典卷积神经网络的TensorFlow实现；循环神经网络及其应用；深度强化学习概述；TensorFlow读取数据的API；TensorFlow持久化模型的API；可视化工具TensorBoard的使用；TensorFlow使用多GPU或并行的方式加速计算等。 《TensorFlow深度学习算法原理与编程实战》内容通俗易懂，案例丰富，实用性强，特别适合对人工智能、深度学习感兴趣的的相关从业人员阅读，也适合没有相关基础但是对该方面研究充满兴趣的爱好者阅读。
3、书籍截图
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