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共229章
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版权信息
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内容简介
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主要作者简介
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前言
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第1章 深度学习概述
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1.1 人工智能
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1.2 机器学习
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1.2.1 机器学习定义
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1.2.2 机器学习流派
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1.2.3 机器学习简史
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1.2.4 机器学习流程
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1.3 深度学习
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1.4 深度学习的应用场景
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1.4.1 技术类型
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1.4.2 应用场景
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1.5 本章小结
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1.6 复习题
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参考文献
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第2章 机器学习基础
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2.1 基本概念
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2.2 机器学习的三要素
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2.2.1 模型
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2.2.2 学习准则
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2.2.3 优化算法
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2.3 数据分析
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2.3.1 描述性统计分析
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2.3.2 相关分析
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2.3.3 回归分析
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2.3.4 分类分析
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2.3.5 聚类分析
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2.4 估计、偏差和方差
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2.4.1 点估计
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2.4.2偏差
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2.4.3 方差和标准差
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2.5 最大似然估计
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2.5.1 条件对数似然和均方误差
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2.5.2 最大似然的性质
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2.6 特征工程
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2.6.1 数据预处理
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2.6.2 特征选择
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2.6.3 降维
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2.7 本章小结
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2.8 复习题
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参考文献
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第3章 神经网络基础
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3.1 神经网络概述
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3.1.1 神经网络简史
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3.1.2 神经网络基础理论
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3.2 线性神经网络
3.3 感知机
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