深度学习热评榜
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G***6
次性买了十几本书,速度很快,物流很快,打开看看,书的包装很好,都有塑料膜封装,正版无疑,虽然价格不便宜,但是一定支持正版,十几本不是自己看的,自己也看不了,是好多人一-起买的,因为时间关系,也没赶,上活动,感谢京东
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2019-12-12 10:24:53
正***影
还可以 要是有一些实例会更好
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2018-11-16 15:12:07
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TOP1
jd_可伶可俐460
每个月都在京东买书服务好速度快种类繁多!
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2020-07-31 16:09:45
傻***员
视觉SLAM十四讲是研究生的方向,所以就根据师兄的推荐买了学习,书是正版的,印刷的质量也很好,而且搭配京东的快递服务速度很快,希望以后好好学习叭。
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2020-10-19 12:49:18
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TOP2
鱼片2片
首先 书籍质量不错,不是精装版吧,但是也比市面上的盗版书质量好,纸张摸起来很舒服,味道也不错,没有刺鼻的味道,就是纸浆和油墨的味道。 其次 书籍印刷的挺好,没看到漏印,印花的情况,看着舒服,我这种喜欢纸质阅读的人很喜欢。 最后,书的内容很好,这几本都是喜欢的,看了一些,没看到内容错误,推荐。 京东自营,性价比高,推荐。
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2019-11-01 19:05:28
g***7
这是一本场景式的机器学习实践书,笔者努力做到“授人以渔,而非授人以鱼”。理论方面从人工智能(AI)与机器学习(ML)的基本要素讲起,逐步展开有监督学习、无监督学习、强化学习这三大类模型的应用场景与算法原理:实践方面通过金融预测、医疗诊断概率模型、月球登陆器、图像识别、写诗机器人、中国象棋博弈等案例启发读者将机器学习应用在各行各业里,其中后三个案例使用了深度学习技术。本书试图用通俗的语言讲解涵盖算法模型的机器学习,主要内容包括机器学习通用概念、三个基本科学计算工具、有监督学习、聚类模型、降维模型、隐马尔可夫模型、贝叶斯网络、自然语言处理、深度学习、强化学习、模型迁移等。在深入浅出地解析模型与算法之后,介绍使用 Python 相关工具进行开发的方法、解析经典案例,使读者做到“能理解、能设计、能编码、能调试”,没有任何专业基础的读者在学习本书后也能够上手设计与开发机器学习产品。本书内容深入浅出、实例典型,适合对机器学习感兴趣的产品设计、技术管理、数据分析、软件开发或学生读者。
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2020-11-01 00:11:31
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鱼片2片
首先 书籍质量不错,不是精装版吧,但是也比市面上的盗版书质量好,纸张摸起来很舒服,味道也不错,没有刺鼻的味道,就是纸浆和油墨的味道。 其次 书籍印刷的挺好,没看到漏印,印花的情况,看着舒服,我这种喜欢纸质阅读的人很喜欢。 最后,书的内容很好,这几本都是喜欢的,看了一些,没看到内容错误,推荐。 京东自营,性价比高,推荐。
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2019-11-01 19:05:28
g***7
这是一本场景式的机器学习实践书,笔者努力做到“授人以渔,而非授人以鱼”。理论方面从人工智能(AI)与机器学习(ML)的基本要素讲起,逐步展开有监督学习、无监督学习、强化学习这三大类模型的应用场景与算法原理:实践方面通过金融预测、医疗诊断概率模型、月球登陆器、图像识别、写诗机器人、中国象棋博弈等案例启发读者将机器学习应用在各行各业里,其中后三个案例使用了深度学习技术。本书试图用通俗的语言讲解涵盖算法模型的机器学习,主要内容包括机器学习通用概念、三个基本科学计算工具、有监督学习、聚类模型、降维模型、隐马尔可夫模型、贝叶斯网络、自然语言处理、深度学习、强化学习、模型迁移等。在深入浅出地解析模型与算法之后,介绍使用 Python 相关工具进行开发的方法、解析经典案例,使读者做到“能理解、能设计、能编码、能调试”,没有任何专业基础的读者在学习本书后也能够上手设计与开发机器学习产品。本书内容深入浅出、实例典型,适合对机器学习感兴趣的产品设计、技术管理、数据分析、软件开发或学生读者。
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2020-11-01 00:11:31
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首先 书籍质量不错,不是精装版吧,但是也比市面上的盗版书质量好,纸张摸起来很舒服,味道也不错,没有刺鼻的味道,就是纸浆和油墨的味道。 其次 书籍印刷的挺好,没看到漏印,印花的情况,看着舒服,我这种喜欢纸质阅读的人很喜欢。 最后,书的内容很好,这几本都是喜欢的,看了一些,没看到内容错误,推荐。 京东自营,性价比高,推荐。
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2019-11-01 19:05:28
g***7
这是一本场景式的机器学习实践书,笔者努力做到“授人以渔,而非授人以鱼”。理论方面从人工智能(AI)与机器学习(ML)的基本要素讲起,逐步展开有监督学习、无监督学习、强化学习这三大类模型的应用场景与算法原理:实践方面通过金融预测、医疗诊断概率模型、月球登陆器、图像识别、写诗机器人、中国象棋博弈等案例启发读者将机器学习应用在各行各业里,其中后三个案例使用了深度学习技术。本书试图用通俗的语言讲解涵盖算法模型的机器学习,主要内容包括机器学习通用概念、三个基本科学计算工具、有监督学习、聚类模型、降维模型、隐马尔可夫模型、贝叶斯网络、自然语言处理、深度学习、强化学习、模型迁移等。在深入浅出地解析模型与算法之后,介绍使用 Python 相关工具进行开发的方法、解析经典案例,使读者做到“能理解、能设计、能编码、能调试”,没有任何专业基础的读者在学习本书后也能够上手设计与开发机器学习产品。本书内容深入浅出、实例典型,适合对机器学习感兴趣的产品设计、技术管理、数据分析、软件开发或学生读者。
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2020-11-01 00:11:31
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深度学习 深度学习 暂无报价
评价人数0 好评度100%
f***n
书不错,看完再来追评
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2017-08-19 15:33:08
丰***国
真的是良心之作,非常喜欢满意,进步大大的
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2017-03-26 23:22:03
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