异步赠书:AI专栏（AI圣经！《深度学习》中文版）

2023-11-06

最新活动:邀请10名好友关注微信公众号“异步图书”，10天，即可获得异步图书一本。

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今天小编开启了大咖重磅新书赠送活动，如果你热爱读书、热爱技术，参与到异步赠书活动中来，都有机会得到新书中的一本哦~~

本次活动已结束，没有抢到《深度学习中文版》的读者，还可以到异步社区最新送书活动："异步社区两周年庆，豪送20本书"猛击下方地址，共计1000多种IT图书免费任你选，人工智能、python、Android、深度学习、机器学习不限量

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获奖读者公布名单

请在如下表单中填写邮寄信息，活动名称为：异步赠书:AI专栏（AI圣经！《深度学习》中文版）

https://www.wenjuan.com/s/eEzyYf/

《python高性能编程》
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《深度学习》
资深架构师极简

《机器学习WEB应用》
UsherYue sjf0115

《机器学习实践应用》
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《实用机器学习》
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敲重点:

活动规则：试读样章，评论区留言说一下你对本书的一些感想，同时关注异步社区博客，并留言你想要得到的图书。
活动时间：即日起-8月5日（活动奖项公告在8月8日日）
赠书数量：10本（每个品种2本）先到先得！
更多好书可以来人邮社异步社区查看，申请下期活动：http://www.epubit.com.cn/

新书目录
1.《深度学习》
  2.《机器学习实践应用》
  3.《机器学习WEB应用》
4.《python高性能编程》
   5.《实用机器学习》

异步大咖新书

特别推荐：

《深度学习》AI圣经！美亚排名第一名，深度学习奠基性产品！

AI圣经 Deep Learning中文版

深度学习领域奠基性的经典畅销书

长期位居美国亚马逊AI和机器学习类图书榜首

特斯拉CEO埃隆·马斯克等国内外众多专家推荐

“花书”简介

深度学习是机器学习的一个分支，它能够使计算机通过层次概念来学习经验和理解世界。因为计算机能够从经验中获取知识，所以不需要人类来形式化地定义计算机需要的所有知识。层次概念允许计算机通过构造简单的概念来学习复杂的概念，而这些分层的图结构将具有很深的层次。本书会介绍深度学习领域的许多主题。

“花书”囊括了数学及相关概念的背景知识，包括线性代数、概率论、信息论、数值优化以及机器学习中的相关内容。同时，它还介绍了工业界中实践者用到的深度学习技术，包括深度前馈网络、正则化、优化算法、卷积网络、序列建模和实践方法等，并且调研了诸如自然语言处理、语音识别、计算机视觉、在线推荐系统、生物信息学以及视频游戏方面的应用。最后，本书还提供了一些研究方向，涵盖的理论主题包括线性因子模型、自编码器、表示学习、结构化概率模型、蒙特卡罗方法、配分函数、近似推断以及深度生成模型。

《深度学习》（“花书”）既可以被本科生或研究生用于规划其学术界或工业界生涯，也适用于希望在各种产品或平台上开始使用深度学习技术的软件工程师。作者在本书的配套网站上为读者和教师提供了补充资料。

购书地址：https://item.jd.com/12128543.html

试读地址：http://www.epubit.com.cn/book/details/4278

1.《机器学习实践应用》

编辑推荐：

人工智能，触手可及，让数据起舞，用算法扩展业务边界。　　

阿里机器学习专家力作，实战经验分享

这是一本难得的面向机器学习爱好者的入门级教程，本书涉及机器学习的基础理论

　　和深度学习等相关内容，内容深入浅出。更加难能可贵的是，本书基于阿里云机器学习平台，针对7个具体的业务场景，搭建了完整的解决方案，给读者带来第一手的实战演练经验。
　　——阿里云资深专家褚崴
　　机器学习算法正在逐渐渗透到数据化运营的各个方面，算法和业务数据相结合可以大幅度地提高业务效率、降低成本。本书以算法的业务应用作为切入点，包含大量的案例说明，非常适合读者快速入门。
　　——阿里云高级专家陈鹏宇
　　

内容简介：
　　本书通过对机器学习的背景知识、算法流程、相关工具、实践案例以及知识图谱等内容的讲解，全面介绍了机器学习的理论基础和实践应用。书中涉及机器学习领域的多个典型算法，并详细给出了机器学习的算法流程。
　　本书适合任何有一定数据功底和编程基础的读者阅读。通过阅读本书，读者不仅可以了解机器学习的理论基础，也可以参照一些典型的应用案例拓展自己的专业技能。同时，本书也适合计算机相关专业的学生以及对人工智能和机器学习感兴趣的读者阅读。
试读地址：http://www.epubit.com.cn/book/details/4757

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2.《机器学习WEB应用》

编辑推荐：
·eBay公司EU Analytics部门负责人Davide Cervellin作序推荐
·全面Python机器学习的图书
·学会在Web下构建机器学习系统的权威指南

内容简介：

机器学习可用来处理由用户产生的、数量不断增长的Web数据。
本书讲解如何用Python语言、Django框架开发一款Web商业应用，以及如何用一些现成的库和工具（sklearn、scipy、nltk和Django等）处理和分析应用所生成或使用的数据。本书不仅涉及机器学习的核心概念，还介绍了如何将数据部署到用Django框架开发的Web应用，包括Web、文档和服务器端数据的挖掘和推荐引擎的搭建方法。
本书适合有志于成为或刚刚成为数据科学家的读者学习，也适合对机器学习、Web数据挖掘等技术实践感兴趣的读者参考阅读。

试读地址：http://www.epubit.com.cn/book/details/4585
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3.《python高性能编程》

编辑推荐：
适读人群：Python程序员，有一定Python语言基础想要得到进阶和提高的读者
Python代码仅仅能够正确运行还不够，你需要让它运行得更快。通过探索设计决策背后的基础理论，本书帮助你更加深刻地理解Python的实现。你将学习如何找到性能瓶颈，以及如何在大数据量的程序中显著加快代码。
如何利用多核架构或集群的优点？如何构建一个在不损失可靠性的情况下具备可伸缩性的系统？有经验的Python程序员将学到针对这些问题或者其他问题的具体解决方案，以及来自那些在社交媒体分析、产品化机器学习和其他场景下使用高性能Python编程的公司的成功案例。

内容简介：
Python语言是一种脚本语言，其应用领域非常广泛，包括数据分析、自然语言处理、机器学习、科学计算、推荐系统构建等。
本书共有12章，围绕如何进行代码优化和加快实际应用的运行速度进行详细讲解。本书主要包含以下主题：计算机内部结构的背景知识、列表和元组、字典和集合、迭代器和生成器、矩阵和矢量计算、并发、集群和工作队列等。最后，通过一系列真实案例展现了在应用场景中需要注意的问题。
本书适合初级和中级Python程序员、有一定Python语言基础想要得到进阶和提高的读者阅读。
试读地址：http://www.epubit.com.cn/book/details/4101
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5.《实用机器学习》

编辑推荐；

使用R语言引导读者掌握机器学习实战
顺利针对新问题新数据选择和使用机器学习算法
滴滴研究院副院长叶杰平武汉大学教授陈震中等专家学者倾情推荐

内容简介
大数据时代为机器学习的应用提供了广阔的空间，各行各业涉及数据分析的工作都需要使用机器学习算法。本书围绕实际数据分析的流程展开，着重介绍数据探索、数据预处理和常用的机器学习算法模型。本书从解决实际问题的角度出发，介绍回归算法、分类算法、推荐算法、排序算法和集成学习算法。在介绍每种机器学习算法模型时，书中不但阐述基本原理，而且讨论模型的评价与选择。为方便读者学习各种算法，本书介绍了R语言中相应的软件包并给出了示例程序。
本书的一大特色就是贴近工程实践。首先，本书仅侧重介绍当前工业界常用的机器学习算法，而不追求知识内容的覆盖面；其次，本书在介绍每类机器学习算法时，力求通俗易懂地阐述算法思想，而不追求理论的深度，让读者借助代码获得直观的体验。

试读地址：http://www.epubit.com.cn/book/details/4127

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