2019年度最佳书单引荐:深度学习+机器学习+强化学习

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2019年立刻就要过去了25%了,你看书了吗?关于机器学习和深度学习的书,你都看贮组词全了吗?

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TOP 1:Deep Learning

深度学习大神Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville合著的经典著作,花书的台甫也是众所周知了,这本书被誉为深度学习圣经。所以最好的办法是每天都去翻一翻,或许就会有不相同的领会。

更为可贵的是永和宫主txt,你能够取得2019年度最佳书单举荐:深度学习+机器学习+强化学习免费的在线版别、习题

https://www.deeplearningbook.org/

图书简介

本书介绍了深度学习的广泛主题,供给数学和概念美人闹市裸浴布景,包含线性代数,概率论和信息论,数值核算和机器学习中的相关概念。它描绘了业界从业者运用的深度学习技能,包含深度前馈网络,正则化,优化算法,卷积网络,序列建模和有用办法;它查询了自然言语处理,语音辨认,核算机视觉,在线举荐体系,生物信息学和视频游戏等运用。最终,本书供给了研讨视角,包含了线性因子模型,主动编码器,表明学习,结构化概率模2019年度最佳书单举荐:深度学习+机器学习+强化学习型,蒙特卡罗办法,分区函数,近狼性老公太凶狠似推理和深度生成模型等理论主题。

TOP 2:Grokking Deep Learning

本书作者Andrew T幼儿片rask是OpenMind的leader。这本书最大的特色便是声称高中生也能看懂的深度学习教材。在本书中,Andrew企图绕开数学公式,来科普什么是深度学习,以及怎么创立一个神经网络。

图书简介

Grokking Deep Learning教你从头开始构建深度学习神经网络! 在引人入胜的风格中,经历丰富的深度学习专家Andrew Trask向你展现了深度学习背面的常识,因而你能够自己研讨操练神经网络的每一个细节。只运用Python及其数学支撑库NumPy,你将操练自己的神经网络,以检查和了解图画,将文本翻译成不同的言语,乃至像莎士比亚相同写作!当你完成后,向海清废了你将彻底准备好持续把握深度学习结构。

TOP 3:Deep Learniaikidng with Python

这本书也是十分有名了。Francois Chollet一起也是Keras的作者,本书的特色是长于运用类比来将艰深的深度学习常识变得愈加深入浅出。并且本书聚集于Python,是一本比较运用的书。

图书简介

本书直观的解说和实践比如构建你的了解。你将在核算机视觉,自然言语处理和生成模型中运用具有挑战性的概念和实践。当你学完本书,将具有在自己的项目中运用深度学习的常识和实践技能。

TOP 4:Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow

这本书最大的特色,便是姓名有一公里长。其次这本书也是一本偏实战的教程,主攻Scikit-Learn和TensorFlow。除了图文以外,你还能够在YouT呻呤ube上观看视频解说。

https://www.youtube.com/channel/UCCvGd1WBMpFQ_vtC89VF2qA?&ab_channel=Aur%C3%A9lienG%C3%A9ron

图书简介

这本畅销书的更新版别运用了详细的比如、最少的理论和两个出产安排妥当的Python结构:Scikit-Learn和TensorFlow 2.0,协助你直观地了解构建智能体系的概念和东西。从业者将学习一系列能够在工作中快速运用的技能。第1部分运用Scikit-Learn来介绍根本的机器学习使命,例如简略的线性回归。第2部分已经过严重更新,选用Keras和TensorFlow 2.0引导读者经过运用深度神经网络的更先进的机器学习办法。经过每章的操练来协助你运用所学常识,你只需求编程经历即可开始运用。

TOP 5:The Hundred-Page Machine Learning Book

这本书最大的特色便是只要100页,但却成为美亚上该范畴畅销书。并且更棒的是,能够下载到免费版别。

http://themlbook.com/wiki/doku.php

这本书的来历也比较风趣。由于Andriy Burkov觉得市面上撒播的机器学习教材动辄几百一千页,所以他要出一本100页、但一起又包含一切必备常识点的书。明显他做到了高品彪。

TOP 6:Reinforcement Learning: An Introducti2019年度最佳书单举荐:深度学习+机器学习+强化学习on (2nd Edition)

这本由大神Richard S. Sutton, Andrew G. Barto合著的强化学习教材,能够被认为是强化学习范畴的圣经了,它的影响力和权威性毋庸置疑。当然其深度也是十分感人的,相同主张时不时的翻翻。

TOP 7:Deep Reinforcement Learning Hands-On

没错,看姓名就知道这是一本实操教材。本书做到了理论和实践的平衡,既教你怎么做,又教你为什么,或许是最好的强化学习手册了。

图书简介

Deep Reinforcement Learning Hands-On是最新DL东西及其局限性的归纳攻略。本书介绍了RL的基础常识,为你供给编码智能学习智能体的专业常识,以承当一系列艰巨的实践使命。了解怎么在“网格国际”环境中施行Q-learning,教你的智能体商购买和买卖股票,并了解自然言语模型怎么推进谈天机器人的昌盛。

TOP 8:Learning From Data

本书作者之一是一位华人。整部教材简洁明了,被誉为“小吴恩达机器学习课程”,并随书赠送教育视频:

https://www.you摸丁丁tube.com/playlist?list=PLD63A284B7615313A

图书简介

本书是为机器学习的短期课程而规划的。这是一个短期韩雨芹孙宁课程,作者是加州理工学院,伦斯勒理工学院(RPI)和国立台湾大学(NTU)的教授。作者还就金融和商业公司的机器学习运用进行了广泛的咨询,并在机器学习比赛中领导了2019年度最佳书单举荐:深度学习+机器学习+强化学习获奖团队。

TOP 9:The Book of Why

这本书便是一本充满了为什么的书,能够激起你的想象力。总归就很奇特,举荐一读。

TOP总裁前夫休想复婚 10:Machine Learning Yearning

这本书是吴恩达在百度和谷歌刘统海大脑领导2019年度最佳书单举荐:深度学习+机器学习+强化学习深度学习团队时取得的多年实践经历的总结,很可贵有人有时机接触到这些大厂的中心资源,更可贵能将这么多年的经历写出来。本书肯定值得一读南乔莫北丞!。

TOP 11:Interpretable Machine Learning童菲性侵案图片

可解说性打狗针多少钱正敏捷成为深度学习中需求处理的热门话题。男帅哥怎么获悉黑盒子内容仍然是深度学习的活泼研讨范畴,本书带你了解可解说性机器学习。