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大家都知道,深度学习是学习人工智能必不可少的知识点,有着非常非常重要的位置。
我相信很多人都知道这本书,毕竟名气在那里了,不过为了照顾刚入门的小伙伴,迪迦还是给大家介绍一下这本书。
该书为人工智能行业的几位大佬所著,其中囊括了数学及相关概念的背景知识,包括线性代数、信息论、概率论、数值优化以及机器学习的相关内容,它还调研了诸如NLP、语音识别、计算机视觉、推荐系统、生物信息等的应用。被大家尊称为深度学习AI圣经!
这本书我读完了实体的,我也有中文电子版的,如果大家需要的话,添加助理威信即可免费获取!真的非常推荐!但是不太适合小白。
扫码即可领取~!
太多了,一张截图展示不了全部目录,但没关系,跟着迪迦一步步来看看吧!
第一部分:应用数学和机器学习基础
第一章:引言(本书面向的读者+深度学习的历史趋势)
第二章: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+实例:主成分分析)
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