
会员
机器学习算法竞赛实战
更新时间:2022-03-28 11:35:01
最新章节:看完了开会员,本书免费读 >
本书是算法竞赛领域一本系统介绍竞赛的图书,书中不仅包含竞赛的基本理论知识,还结合多个方向和案例详细阐述了竞赛中的上分思路和技巧。全书分为五部分:第一部分以算法竞赛的通用流程为主,介绍竞赛中各个部分的核心内容和具体工作;第二部分介绍了用户画像相关的问题;第三部分以时间序列预测问题为主,先讲述这类问题的常见解题思路和技巧,然后分析天池平台的全球城市计算AI挑战赛和Kaggle平台的CorporaciónFavoritaGrocerySalesForecasting;第四部分主要介绍计算广告的核心技术和业务,包括广告召回、广告排序和广告竞价,其中两个实战案例是2018腾讯广告算法大赛:相似人群拓展和Kaggle平台的TalkingDataAdTrackingFraudDetectionChallenge;第五部分基于自然语言处理相关的内容进行讲解,其中实战案例是Kaggle平台上的竞赛QuoraQuestionPairs。本书适合从事机器学习、数据挖掘和人工智能相关算法岗位的人阅读。
品牌:人邮图书
上架时间:2021-09-01 00:00:00
出版社:人民邮电出版社
本书数字版权由人邮图书提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
最新章节
最新上架
- 会员
巧用ChatGPT轻松玩转新媒体运营
本书从ChatGPT的基础知识讲起,针对运营工作中的各种痛点,结合实战案例,如文案写作、图片制作、社交媒体运营、爆款视频文案、私域推广、广告策划、电商平台高效运营等,教会读者如何使用ChatGPT进行智能化工作;还介绍了通过ChatGPT配合Midjourney、D-ID等AI软件的使用,进一步帮助提高运营工作的效率。计算机11.3万字 - 会员
秒懂AI辅助论文写作
本书是一本深入探讨AI在论文写作中应用的指南。本书通过九章内容,全面介绍如何在论文选题、前言写作、大纲写作、正文写作、数据分析、摘要写作、结语撰写、文稿翻译与润色、答辩PPT制作、查重投稿等环节借助AI提高效率和质量。本书不仅讨论了AI的使用伦理,还针对论文写作的具体问题,提供了提示词示例(已全部收录到秋叶AI智能鼠标平台),为论文写作提供了广阔的视角和新的方法。本书可作为缺少学术论文写作经验的大计算机7.3万字 智能汽车软件功能安全
这是一本从实践角度系统且深入地讲解智能汽车软件功能安全和智能汽车软件研发的著作,得到了中国工程院院士李克强等13位产业界和学术界专家的一致推荐。作者在功能安全领域深耕10余年,有扎实的理论基础、丰富的实践经验,用挖掘本质的思维方法来撰写本书,从研发体系、架构设计、开发流程、开发方法、安全措施、创新研究等维度对智能汽车软件功能安全做了深入的讲解。全书共11章,分为3个部分。第一部分(第1~3章)智能计算机25.9万字- 会员
如何教人工智能说人话?
AI的本质是什么?自然语言和人工语言的区别在哪里?ChatGPT究竟是人工智能发展道路上的里程碑,还是某种误入歧途的“假AI”?我们不许诺美丽空洞的AI前景,而是告诉读者,未来的AI之路到底有多少激流险滩——对于统计学工具与硬件升级的片面崇拜,对于智能科学基本原理的蔑视,是目前AI研究的大危机。在我们看来,万众期待的ChatGPT,只是新时代的“牛顿炼金术”。计算机17.8万字 - 会员
贝叶斯算法与机器学习
本书共分为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。计算机0字 - 会员
Sora AI视频生成、案例解析与场景应用
本书通过81个官方案例解析、120个知识点梳理,深入浅出介绍了Sora的技术原理、特色功能、创新之处、优势特点、文案工具、脚本创作、提示词技巧、绘画工具、创意应用、变现方式等,帮助读者一本书全面精通Sora的AI视频生成技术。10大专题内容、108分钟视频,手机扫码可看精华内容,同时赠送了9大超值资源:74组AI绘画提示词、104个效果文件、165页PPT课件、31集《AI摄影》教学视频、40集《计算机6.8万字 - 会员
向AI提问的艺术:提示工程入门与应用
本书共十一章,主要包含四部分:第1章解读ChatGPT的基础原理和提示工程的基本概念;第2至5章介绍提示工程技巧,涵盖有效提示编写、针对复杂任务的提示设计技巧、对话中的提示设计技巧,以及提示的优化与迭代;第6章主要介绍当前ChatGPT推出的进阶功能;第7至11章结合教育领域、市场营销、新媒体运营、软件开发和数据分析实战展示提示工程技巧的应用。计算机12.9万字 - 会员
人工智能算法基础
本书分为4章,共20章。其中第1篇为基础算法篇,从第1章到第9章,讲述排序、查找、线性结构、树、散列、图、堆栈等基本数据结构算法;第2篇为机器学习算法篇,从第10章到第14章,讲述分类算法、回归算法、聚类算法、降维算法和集成学习算法;第3篇为强化学习算法篇,从第15章到第16章,讲述基于价值的强化学习算法和基于策略的强化学习算法;第4篇为深度学习算法篇,从第17章到第19章,讲述神经网络模型算法、计算机0字 - 会员
Keras深度学习与神经网络
本书从人工智能导论入手,阐述人工智能的发展及现状,重点介绍了机器学习和神经网络基础、反向传播原理、卷积神经网络和循环神经网络等内容。本书内容由浅入深,循序渐进,从神经元和感知机入手,逐步讲解深度学习中神经网络基础、反向传播以及更深层次的卷积神经网络、循环神经网络。本书知识体系完整,内容覆盖面广,介绍了深度学习中常用的模型和算法,助力读者多方位掌握深度学习的相关知识。本书可作为高等院校计算机等相关专计算机11万字