４、Python 神经网络编程人工智能深度学习 机器学习领域又一重磅力作自己动手用Python编写神经网络美亚排名前茅荣获众多好评 全彩印刷 图表丰富

本书将带领您进行一场妙趣横生却又有条不紊的旅行——从一个非常简单的想法开始，逐步理解神经网络的工作机制。您无需任何超出中学范围的数学知识，并且本书还给出易于理解的微积分简介。本书的目标是让尽可能多的普通读者理解神经网络。读者将学习使用Python开发自己的神经网络，训练它识别手写数字，甚至可以与专业的神经网络相媲美。

５、PyTorch深度学习

作者：[印度]毗湿奴?布拉马尼亚(Vishnu Subramanian)译者：王海玲, 刘江峰

使用PyTorch开发神经网络的实用指南深度学习框架PyTorch入门教程涵盖机器学习、神经网络、计算机视觉应用等知识，提供本书彩图和源代码下载

本书对当今前沿的深度学习库PyTorch进行了讲解。凭借其易学习性、高效性以及与Python开发的天然亲近性，PyTorch获得了深度学习研究人员以及数据科学家们的关注。本书从PyTorch的安装讲起，然后介绍了为现代深度学习提供驱动力的多个基础模块，还介绍了使用CNN、RNN、LSTM以及其他网络模型解决问题的方法。本书对多个先进的深度学习架构的概念（比如ResNet、DenseNet、Inception和Seq2Seq）进行了阐述，但没有深挖其背后的数学细节。与GPU计算相关的知识、使用PyTorch训练模型的方法，以及用来生成文本和图像的复杂神经网络（如生成网络），也在本书中有所涵盖。

６、机器学习精讲 全彩印刷机器学习原理算法与应用教程，精简机器学习入门手册美亚机器学习深度学习畅销书，全彩印刷扫描书中二维码可阅读补充内容，人工智能和机器学习领域众多知名专家推荐

《机器学习精讲》包含了监督和非监督学习、支持向量机、神经网络、集成算法、梯度下降、聚类分类、降维、自编码器、迁移学习、特征工程以及超参数调试等方面的知识。书中既有数学公式，又有图解说明，一应俱全。 本书具有以下特色: ● 精简并直入主题——篇幅短小，读者可以快速读完并掌握机器学习技术的精髓。书中内容是作者和其他从业者多年研究的成果。 ● 配套网页——本书配有持续更新的网页，对书中内容进行补充，包括问答、代码、推荐阅读材料、工具以及其他相关内容。扫描书中二维码即可查看。 ● 全彩印刷——色彩丰富，阅读轻松。 ● 代码基于Python语言。

７、贝叶斯方法 概率编程与贝叶斯推断

[加] Cameron Davidson-Pilon（卡梅隆·戴维森-皮隆） 著，辛愿，钟黎，欧阳婷 译

机器学习 人工智能 数据分析从业者的技能基础国际杰出机器学习专家余凯博士 腾讯专家研究员岳亚丁博士推荐下一个十年，掌握贝叶斯方——就像今天掌握C、C++、Python一样重要

本书基于PyMC语言以及一系列常用的Python数据分析框架，如NumPy、SciPy和Matplotlib，通过概率编程的，讲解了贝叶斯推断的原理和实现方法。该方法常常可以在避免引入大量数学分析的前提下，有效地解决问题。书中使用的案例往往是工作中遇到的实际问题，有趣并且实用。作者的阐述也尽量避免冗长的数学分析，而让读者可以动手解决一个个的具体问题。通过对本书的学习，读者可以对贝叶斯思维、概率编程有较为深入的了解，为将来从事机器学习、数据分析相关的工作打下基础。本书适用于机器学习、贝叶斯推断、概率编程等相关领域的从业者和爱好者，也适合普通开发人员了解贝叶斯统计而使用。

８、人工智能算法 卷1 基础算法AI算法入门教程书籍，人人都能读懂的人工智能书全彩印刷，实例讲解易于理解的人工智能基础算法多种语言版本示例代码、丰富的在线资源，方便动手实战与拓展学习

本书介绍了人工智能的基础算法，全书共10 章，涉及维度法、距离度量算法、K 均值聚类算法、误差计算、爬山算法、模拟退火算法、Nelder-Mead 算法和线性回归算法等。书中所有算法均配以具体的数值计算来进行讲解，读者可以自行尝试。每章都配有程序示例，GitHub 上有多种语言版本的示例代码可供下载。本书适合作为人工智能入门读者以及对人工智能算法感兴趣的读者阅读参考。

９、Python自然语言处理

《Python自然语言处理》是自然语言处理领域的一本实用入门指南，旨在帮助读者学习如何编写程序来分析书面语言。《Python自然语言处理》基于Python编程语言以及一个名为NLTK的自然语言工具包的开源库，但并不要求读者有Python编程的经验。全书共11章，按照难易程度顺序编排。第1章到第3章介绍了语言处理的基础，讲述如何使用小的Python程序分析感兴趣的文本信息。第4章讨论结构化程序设计，以巩固前面几章中介绍的编程要点。第5章到第7章介绍语言处理的基本原理，包括标注、分类和信息提取等。第8章到第10章介绍了句子解析、句法结构识别和句意表达方法。第11章介绍了如何有效管理语言数据。后记部分简要讨论了NLP领域的过去和未来。

文章来源：《首席财务官》 网址: http://www.sxcwgzz.cn/zonghexinwen/2022/1221/1038.html