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共163章
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版权信息
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前言
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第一部分 Python及应用数学基础
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第1章 NumPy常用操作
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1.1 生成ndarray的几种方式
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1.2 存取元素
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1.3 矩阵操作
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1.4 数据合并与展平
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1.5 通用函数
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1.6 广播机制
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1.7 小结
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第2章 Theano基础
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2.1 安装
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2.2 符号变量
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2.3 符号计算图模型
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2.4 函数
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2.5 条件与循环
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2.6 共享变量
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2.7 小结
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第3章 线性代数
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3.1 标量、向量、矩阵和张量
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3.2 矩阵和向量运算
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3.3 特殊矩阵与向量
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3.4 线性相关性及向量空间
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3.5 范数
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3.6 特征值分解
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3.7 奇异值分解
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3.8 迹运算
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3.9 实例：用Python实现主成分分析
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3.10 小结
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第4章 概率与信息论
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4.1 为何要学概率、信息论
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4.2 样本空间与随机变量
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4.3 概率分布
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4.4 边缘概率
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4.5 条件概率
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4.6 条件概率的链式法则
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4.7 独立性及条件独立性
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4.8 期望、方差及协方差
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4.9 贝叶斯定理
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4.10 信息论
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4.11 小结
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第5章 概率图模型
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5.1 为何要引入概率图
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5.2 使用图描述模型结构
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5.3 贝叶斯网络
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5.4 马尔可夫网络
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5.5 小结
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第二部分 深度学习理论与应用
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第6章 机器学习基础
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