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题名:
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Python迁移学习 / (印) 迪潘简·撒卡尔, 拉格哈夫·巴利, 塔莫格纳·戈什著 , 张浩然译 |
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ISBN:
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978-7-115-54356-1 价格： CNY89.00 |
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语种:
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chi |
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载体形态:
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351页 24cm |
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出版发行:
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出版地： 北京 出版社： 人民邮电出版社 出版日期： 2020.10 |
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内容提要:
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迁移学习是机器学习技术的一种，它可以从一系列机器学习问题的训练中获得知识，并将这些知识用于训练其他相似类型的问题。 本书分为3个部分，第1部分介绍深度学习基础，介绍了机器学习的基础知识、深度学习的基础知识和深度学习的架构；第2部分是迁移学习精要，介绍了迁移学习的基础知识和迁移学习的威力；第3部分是迁移学习案例研究，介绍了图像识别和分类、文本文档分类、音频事件识别和分类、DeepDream算法、风格迁移、自动图像扫描生成器、图像着色等内容。 本书适合数据科学家、机器学习工程师和数据分析师阅读，也适合对机器学习和迁移学习感兴趣的读者阅读。在阅读本书之前，希望读者对机器学习和Python编程有基本的掌握。 |
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主题词:
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软件工具 程序设计 |
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中图分类法:
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TP311.561 版次： 5 |
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主要责任者:
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撒卡尔 著 |
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主要责任者:
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巴利(RaghavBali) 著 |
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主要责任者:
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戈什 著 |
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次要责任者:
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张浩然 译 |
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索书号:
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3 |