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内容简介:
本书从贝叶斯理论的基本原理讲起,逐步深入算法、机器学习、深度学习,并配合项目案例,重点介绍了基于贝叶斯理论的算法原理,及其在机器学习中的应用。 本书分为10章,涵盖了贝叶斯概率、概率估计、贝叶斯分类、随机场、参数估计、机器学习、深度学习、贝叶斯网络、动态贝叶斯网络、贝叶斯深度学习等。本书涉及的应用领域包含机器学习、图像处理、语音识别、语义分析等。本书整体由易到难,逐步深入,内容以算法原理讲解和应用解析为主,每节内容辅以案例进行综合讲解。 本书内容通俗易懂,案例贴合实际,实用性强,适合有一定算法基础的读者进阶阅读,也适合其他人作为爱好阅读。
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书籍介绍
本书从贝叶斯理论的基本原理讲起,逐步深入算法、机器学习、深度学习,并配合项目案例,重点介绍了基于贝叶斯理论的算法原理,及其在机器学习中的应用。 本书分为10章,涵盖了贝叶斯概率、概率估计、贝叶斯分类、随机场、参数估计、机器学习、深度学习、贝叶斯网络、动态贝叶斯网络、贝叶斯深度学习等。本书涉及的应用领域包含机器学习、图像处理、语音识别、语义分析等。本书整体由易到难,逐步深入,内容以算法原理讲解和应用解析为主,每节内容辅以案例进行综合讲解。 本书内容通俗易懂,案例贴合实际,实用性强,适合有一定算法基础的读者进阶阅读,也适合其他人作为爱好阅读。
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书籍真实打分
故事情节:5分
人物塑造:4分
主题深度:3分
文字风格:7分
语言运用:7分
文笔流畅:5分
思想传递:7分
知识深度:4分
知识广度:7分
实用性:3分
章节划分:7分
结构布局:9分
新颖与独特:7分
情感共鸣:8分
引人入胜:3分
现实相关:3分
沉浸感:7分
事实准确性:9分
文化贡献:8分