人工智能

资源名称：图解机器学习 杉山将 中文PDF 第I部分绪论  第1章什么是机器学习 第2章学习模型 第II部分有监督回归 第3章最小二乘学习法 第4章带有约束条件的最小二乘法 第5章稀疏学习 第6章鲁棒学习 第III部分有监督分类 第7章基于最小二乘法的分类 第8章支持向量机分类 第9章集成分类 第10章概率分类法 第11 章序列数据的分类 第IV部分无监督学习 第12章异常检测 第13章无监督降维 第14章聚类 第V部分新兴机器学习算法 第15章在线学习 第16章半监督学习 第17章监督降维 第18章迁移学习 第19章多任务学习 第VI部分结 语  第20章总结与展望 资源截图：

资源名称：动手学深度学习 中文pdf   《动手学深度学习》 涵盖卷积神经网络、循环神经网络、计算机视觉、自然语言处理、优化算法。内容深入浅出，即使使用TensorFlow、PyTorch也可借鉴。需要的朋友可下载。 深度学习在近年来发展极为迅速。它在智能时代深刻改变着人类的生产生活方式。本章将简要介绍什么是深度学习，以及如何使用本书。 本书将全面介绍深度学习从模型构造到模型训练的方方面面，以及它们在计算机视觉和自然语言处理中的应用。我们不仅将阐述算法原理，还将基于 Apache MXNet 对算法进行实现，并实际运行它们。本书的每一节都是一个 Jupyter 记事本。它将文字、公式、图像、代码和运行结果结合在了一起。你不但能直接阅读它们，而且可以运行它们以获得交互式的学习体验。   资源截图：