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标签名: 深度学习
出版日期: 2017-01

Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南（影印版）

评分: 9.7
出版日期: 2010-01

变构模型-学习研究的新路径

评分: 9.7
出版日期: 2016-01

Make Your Own Neural Network

评分: 9.6
出版日期: 2017-01

Deep Learning with Python

评分: 9.5
出版日期: 2020-01

神经网络与深度学习

评分: 9.5
出版日期: 2018-01

深度学习入门: 基于Python的理论与实现

评分: 9.4
出版日期: 2020-01

机器学习理论导引

评分: 9.4
出版日期: 2016-01

Neural Networks and Deep Learning

评分: 9.4
出版日期: 2019-01

爱犯错的智能体

评分: 9.4
出版日期: 2019-6

动手学深度学习

评分: 9.3
出版日期: 2016-01

Deep Learning: Adaptive Computation and Machine Learning series

评分: 9.3
出版日期: 2017-01

Neural Network Methods in Natural Language Processing

评分: 9.3
出版日期: 2018-01

Python神经网络编程

评分: 9.2
出版日期: 2019-01

Python深度学习：基于PyTorch

评分: 9.2
出版日期: 2020-01

深度学习推荐系统

评分: 9.2
出版日期: 2017-01

Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques for Building Intelligent Systems

评分: 9.2
出版日期: 2018-01

智慧的疆界: 从图灵机到人工智能

评分: 8.9
出版日期: 2019-01

视觉SLAM十四讲：从理论到实践（第2版）

评分: 8.9
出版日期: 2020-01

智能计算系统

评分: 8.9
出版日期: 2019-01

移动平台深度神经网络实战：原理、架构与优化

评分: 8.8
出版日期: 2019-01

深度学习的数学

评分: 8.7
出版日期: 0000-01

Learning Deep Architectures for AI

评分: 8.7
出版日期: 2017-01

Python Machine Learning: Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow, 2nd Edition

评分: 8.6
出版日期: 2018-01

机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow

评分: 8.5