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强化学习
《强化学习》一书内容系统全面，覆盖面广，既有理论阐述、公式推导，又有丰富的典型案例，理论联系实际。书中全面系统地描述了强化学习的起源、背景和分类，各类强化学习算法的原理、实现方式以及各算法间的关系，为读者构建了一个完整的强化学习知识体系；同时包含丰富的经典案例，如各类迷宫寻宝、飞翔小鸟、扑克牌、小车爬山、倒立摆、钟摆、多臂赌博机、五子棋、AlphaGo、AlphaGo Zero、AlphaZero等，通过给出它们对应的详细案例说明和代码描述，让读者深度理解各类强化学习算法的精髓。《强化学习》案例生动形象，描述深入浅出，代码简洁易懂，注释详细。 《强化学习》可作为高等院校计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生教材，也可供对强化学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。
TensorFlow 2学习指南
《TensorFlow 2学习指南》探讨了TensorFlow 2的诸多应用实践，内容涵盖各种热门的应用场景，包括波士顿房价、图像去噪、图像识别、图像风格迁移、文本生成、文本情感分析等。同时深刻剖析了TensorFlow 2在每个人工智能细分方向的应用实践，专门为“应用落地”而编写。书中每章聚焦一个具体的技术，提供多个详细的案例，并附有大量的代码和注释，帮助读者快速入门和熟练掌握。 《TensorFlow 2学习指南》可作为广大对TensorFlow感兴趣的读者的参考书，也可作为高等院校计算机、人工智能等相关专业的教材。
Keras深度学习开发实战
本书从数据集、数据清理开始谈起，在介绍机器学习的建模方式后，第2章详细说明了机器学习与深度学习所涉及的矩阵、向量等技术。第3章使用Keras搭建深度学习模型，也介绍了激活函数、损失函数、反向传播、过拟合或欠拟合等问题。第4章给出了训练深度学习模型的过程中可能存在的交叉验证问题。当需要提高模型精度时，可以考虑参考第5章中的L1/L2正则化、丢弃正则化、早停等方式。第6章讲解模型评估问题，在太平洋飓风数据集上指出准确率的局限性，从而引出混淆矩阵、ROC曲线、AUC评分等概念。接下来的3章介绍卷积神经网络、迁移学习、循环神经网络等问题，这些内容在工业实际项目中占据核心地位，值得大家多写代码、多实践。
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