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本書旨在向讀者交付有關深度學習的交互式學習體驗。書中不僅闡述深度學習的算法原理，還演示它們的實現(xiàn)和運行。與傳統(tǒng)圖書不同，本書的每一節(jié)都是一個可以下載并運行的Jupyter記事本，它將文字、公式、圖像、代碼和運行結果結合在了一起。此外，讀者還可以訪問并參與書中內容的討論。全書的內容分為3個部分：第一部分介紹深度學習的背景

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本書將帶你了解特征工程的完整過程，使機器學習更加系統(tǒng)、高效。你會從理解數據開始學習，機器學習模型的成功正是取決于如何利用不同類型的特征，例如連續(xù)特征、分類特征等。你將了解何時納入一項特征、何時忽略一項特征，以及其中的原因。你還會學習如何將問題陳述轉換為有用的新特征，如何提供由商業(yè)需求和數學見解驅動的特征，以及如何在自己

本書以通俗易懂的語言，從歷史的、發(fā)展的和辯證的視角分析人工智能的基本原理、發(fā)展趨勢及其在日常生活中的應用。本書認為人工智能是后互聯(lián)網時代、萬物互聯(lián)的產物，雖然在近年來取得了爆發(fā)性發(fā)展但是在研究思路、核心技術等方面還需要實質性的突破，這將是一個長期的、曲折的過程。對待人工智能，我們應該客觀公正、全面系統(tǒng)地分析它的利弊優(yōu)劣

物聯(lián)網把感應器嵌入到電網、鐵路、建筑等各種物體中，并與現(xiàn)有互聯(lián)網整合起來。在整合網絡中，依靠計算機群對網絡內的人員、設備及基礎設施進行實時管理與控制，達到“智慧”狀態(tài)。隨著無線通信技術和設備的發(fā)展，特別是智能終端的出現(xiàn)，感應器擺脫了線纜的束縛，以射頻識別和無線通信為基礎的無線智能系統(tǒng)得到了廣泛應用，滿足了人們對移動生活

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