深度学习：Java语言实现 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[日] 巣笼悠辅（Yusuke Sugomori） 著，陈澎 译

图书标签:

• 深度学习
• Java
• 机器学习
• 神经网络
• 人工智能
• 算法
• 编程
• 技术
• 计算机科学
• 实践

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111572985

版次：1

商品编码：12145215

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 智能系统与技术丛书

开本：16开

出版时间：2017-08-01

用纸：胶版纸

页数：188

内容简介

人工智能以及深度学习正在改变着人们对软件的理解，正使得计算机更加智能。深度学习算法应用非常广泛，远远超出数据科学的范畴。本书首先介绍了一些机器学习算法的基础，随后就带领你进入一个引人入胜的机器智能的世界。你将领略到各种神经网络的魅力及挑战。我们将使用基于DL4J的Java库，一起攻克图像处理、语音识别和自然语言处理等各种问题。同时，你也会接触到当今重要的其他开发平台，如Theano、TensorFlow和Caffe。通过本书的学习，你将具备用Java攻克深度学习问题的能力，并为这个领域贡献自己的力量。

目录

译者序
前言
第1章深度学习概述
1.1人工智能的变迁
1.1.1人工智能的定义
1.1.2人工智能曾经的辉煌
1.1.3机器学习的演化
1.1.4机器学习的局限性
1.2人与机器的区分因素
1.3人工智能与深度学习
1.4小结
第2章机器学习算法——为深度学习做准备
2.1入门
2.2机器学习中的训练需求
2.3监督学习和无监督学习
2.3.1支持向量机
2.3.2隐马尔可夫模型
2.3.3神经网络
2.3.4逻辑回归
2.3.5增强学习
2.4机器学习应用流程
2.5神经网络的理论和算法
2.5.1单层感知器
2.5.2逻辑回归
2.5.3多类逻辑回归
2.5.4多层感知器
2.6小结
第3章深度信念网络与栈式去
噪自编码器
3.1神经网络的没落
3.2神经网络的复兴
3.2.1深度学习的进化——突破是什么
3.2.2预训练的深度学习
3.3深度学习算法
3.3.1限制玻尔兹曼机
3.3.2深度信念网络
3.3.3去噪自编码器
3.3.4栈式去噪自编码器
3.4小结
第4章dropout和卷积神经网络
4.1没有预训练的深度学习算法
4.2dropout
4.3卷积神经网络
4.3.1卷积
4.3.2池化
4.3.3公式和实现
4.4小结
第5章探索Java深度学习库——DL4J、ND4J以及其他
5.1从零实现与使用库/框架
5.2DL4J和 ND4J 的介绍
5.3使用 ND4J 实现
5.4使用DL4J实现
5.4.1设置
5.4.2构建
5.4.3CNNMnistExample.java/LenetMnistExample.java
5.4.4学习速率的优化
5.5小结
第6章实践应用——递归神经网络等
6.1深度学习热点
6.1.1图像识别
6.1.2自然语言处理
6.2深度学习的挑战
6.3最大化深度学习概率和能力的方法
6.3.1面向领域的方法
6.3.2面向分解的方法
6.3.3面向输出的方法
6.4小结
第7章其他重要的深度
学习库
7.1Theano
7.2TensorFlow
7.3Caffe
7.4小结
第8章未来展望
8.1深度学习的爆炸新闻
8.2下一步的展望
8.3对深度学习有用的新闻资源
8.4小结

前言/序言

目前，人工智能技术举世瞩目，深度学习也引起人们广泛关注。在实践上，深度学习推动了人工智能革命性进步，其相关算法已经应用到众多领域。然而，这种“革命性”的技术，常被认为非常复杂，让人敬而远之。而实际上，深度学习的理论和概念并不晦涩难懂。本书将一步步地介绍相关理论和公式，并引导读者从零开始完成编码实现。
本书内容第1章：介绍深度学习的演化过程。
第2章：介绍与深度学习相关的机器学习算法。
第3章：介绍深度信念网络与栈式去噪自编码器。
第4章：集中介绍dropout和CNN的相关算法。
第5章：重点介绍深度学习库DL4J及实践经验。
第6章：面向实战，实践深度学习算法和相关Java库的工程开发。
第7章：广泛介绍Teano、TensorFlow和Caffe 等深度学习框架。
第8章：介绍深度学习的最新动态及相关资源。
本书的使用要求Java 8或以上（支持lambda 表达式），DeepLearning4J 0��4或以上版本的Java库。
目标读者本书是为那些想了解深度学习算法并期望应用到实践中的Ｊava程序员而设计的。内容涵盖机器学习和深度学习的核心概念和方法，但并不要求读者具有机器学习经验；同时，本书用极简的代码实现深度学习算法，这对一般Java程序员在语言技能和深度学习实现上有很大帮助。
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深度学习：Java语言实现 核心概念与理论基石 本书旨在深入剖析深度学习的数学原理和核心算法，为读者构建坚实的理论基础。我们不回避那些看似复杂的数学推导，而是将其娓娓道来，力求让读者理解每个公式、每个定理背后的逻辑和直观含义。 线性代数是深度学习的基石，矩阵运算、向量空间、特征值分解等概念贯穿整个模型构建过程。我们将从最基本的向量和矩阵运算出发，逐步介绍其在神经网络中的应用，例如权重矩阵的表示、激活函数的输入输出等。你将理解为什么矩阵乘法能够如此高效地模拟层与层之间的信息传递，以及如何通过特征值和特征向量来理解数据的内在结构和降维的可能性。 概率论与数理统计提供了理解数据分布、模型不确定性和优化过程的语言。我们将探讨概率分布的意义，如伯努利分布、高斯分布在激活函数和损失函数设计中的作用，以及最大似然估计等统计推断方法如何指导我们选择最优的模型参数。理解贝叶斯定理对于理解概率模型和一些高级的深度学习技术至关重要，例如变分推断和生成模型。 微积分是训练神经网络的核心工具——梯度下降法的理论依据。我们将深入讲解导数、偏导数、链式法则，并展示它们如何被应用于计算损失函数关于模型权重的梯度。理解链式法则的运作机制，即反向传播算法的精髓，将使你能够准确地理解网络是如何“学习”的，以及为什么微小的参数调整能够带来巨大的性能提升。 信息论则帮助我们量化信息和理解模型的复杂度。交叉熵作为常用的损失函数，其背后的信息论解释将帮助你理解为什么它能够有效地衡量模型的预测与真实标签之间的差异。KL散度等概念在生成模型和迁移学习中扮演着重要角色，我们也将对其进行详细阐述。 神经网络的构建块 本书将从最基本的神经网络单元——感知机出发，逐步构建起复杂的深度学习模型。 感知机作为最早的人工神经网络模型，虽然简单，却蕴含了学习和决策的基本思想。我们将探讨其结构、激活函数以及如何通过简单的学习规则进行训练。 多层感知机（MLP）是深度学习的基石。我们将详细介绍其层级结构，包括输入层、隐藏层和输出层，以及它们之间的全连接方式。关键在于理解激活函数的作用，如Sigmoid、Tanh和ReLU，它们为网络引入了非线性，使得网络能够学习更复杂的模式。我们将分析不同激活函数的优缺点，以及它们在不同场景下的适用性。 反向传播算法是训练多层感知机的核心。本书将用清晰的图示和详尽的推导来讲解反向传播的原理，包括前向传播计算输出和损失，以及反向传播计算梯度并更新权重。你将理解计算图的概念，以及如何利用链式法则高效地计算梯度。 卷积神经网络（CNN）的奥秘 卷积神经网络（CNN）在图像识别、计算机视觉领域取得了革命性的成功。本书将深入剖析CNN的核心组件。 卷积层是CNN的灵魂。我们将详细介绍卷积操作的原理，包括卷积核（滤波器）的作用，步长（stride）和填充（padding）的意义，以及它们如何从原始图像中提取特征。你将理解为什么卷积操作能够有效地捕捉局部空间信息，并生成特征图。 池化层（如最大池化和平均池化）用于降低特征图的空间维度，减少计算量，并提高模型的鲁棒性。我们将探讨池化的作用机制以及它如何帮助模型关注更重要的特征。 全连接层在CNN的末端起着分类或回归的作用，将提取到的高级特征映射到最终的输出。 本书将通过经典的CNN架构，如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet等，来展示卷积神经网络的演进和发展。你将学习如何理解这些架构的设计思路，以及它们是如何通过堆叠层、引入残差连接等方式来解决深度网络训练难题的。 循环神经网络（RNN）与序列建模 循环神经网络（RNN）是处理序列数据的强大工具，在自然语言处理（NLP）、语音识别等领域有着广泛应用。 我们将从最基础的RNN结构开始，理解其“循环”的含义——如何通过隐藏状态在时间步之间传递信息。然而，传统的RNN在处理长序列时存在梯度消失/爆炸的问题。 为了解决这些问题，本书将重点介绍长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。你将深入理解LSTM的“门控”机制：输入门、遗忘门和输出门，以及它们如何协同工作来控制信息的流动，从而有效地捕捉长距离依赖关系。GRU作为LSTM的简化版本，也将得到详尽的介绍，并分析其与LSTM的异同。 我们将探讨RNN在文本生成、机器翻译、情感分析等任务中的具体应用，并展示如何构建和训练能够理解和生成序列数据的模型。 深度学习中的高级主题 在掌握了CNN和RNN的基础后，本书将进一步探索更高级的深度学习技术。 注意力机制（Attention Mechanism）是近年来深度学习领域最重要和最具影响力的创新之一。我们将详细讲解注意力机制的原理，特别是其在序列到序列模型（Seq2Seq）中的应用，如机器翻译。你将理解注意力机制如何使模型在处理序列时，“关注”输入序列中最相关的部分，从而显著提升性能。 Transformer模型，完全基于注意力机制，已经成为NLP领域的SOTA模型。本书将深入解析Transformer的Encoder-Decoder架构，多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention），位置编码（Positional Encoding）等核心组件，让你理解其强大的并行计算能力和对长距离依赖的卓越捕捉能力。 生成模型，如生成对抗网络（GAN），能够学习数据的分布并生成新的、逼真的数据。我们将详细介绍GAN的基本框架，包括生成器（Generator）和判别器（Discriminator）的对抗训练过程。你将理解GAN是如何通过“以假乱真”的方式进行学习的，并探索其在图像生成、风格迁移等领域的应用。 迁移学习（Transfer Learning）和预训练模型（Pre-trained Models）是现代深度学习实践中的重要组成部分。我们将探讨如何利用在大规模数据集上预训练的模型（如ImageNet上的ResNet，BERT等），通过微调（fine-tuning）来解决特定任务，从而大大缩短训练时间和减少对大规模标注数据的依赖。 模型评估与调优 训练一个高性能的深度学习模型不仅仅是编写代码，更需要对模型的性能进行有效的评估和细致的调优。 我们将介绍常用的评估指标，如准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数，以及在回归任务中的均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）等。 交叉验证将是评估模型泛化能力的重要手段。我们将讲解K折交叉验证等方法，帮助你避免模型过拟合。 超参数调优是提升模型性能的关键步骤。本书将介绍学习率（Learning Rate）、批量大小（Batch Size）、正则化参数（如L1/L2正则化、Dropout）等重要超参数的含义及其对模型训练的影响。我们将探讨网格搜索、随机搜索等超参数优化技术，以及如何利用早停（Early Stopping）等策略来防止模型过拟合。 模型正则化技术，如L1/L2正则化和Dropout，是提高模型泛化能力、防止过拟合的重要手段。你将理解它们如何通过限制模型复杂度来实现这一目标。 Java语言的实现视角 本书的独特之处在于，我们将在理论讲解的同时，结合Java语言来阐述深度学习算法的实现细节。虽然许多深度学习框架（如TensorFlow, PyTorch）并非用Java编写，但通过Java实现，我们可以更深入地理解算法的底层运作逻辑，而不被高级API所掩盖。 我们将从构建基础的数据结构和矩阵运算库开始，逐步实现神经网络中的核心组件，如激活函数、损失函数、优化器等。对于CNN和RNN等复杂模型，我们将展示如何用Java代码模拟卷积、池化、循环等操作。 通过Java的实现，你将能够： 理解数据流和计算图的本质：如何在代码中显式地表示和管理数据的传递和计算过程。 掌握数值计算的精度和效率问题：了解浮点数运算的精度限制，以及如何通过优化算法和数据结构来提高计算效率。 深入理解反向传播的链式计算：如何在Java中手动实现反向传播算法，精确地计算梯度。 构建和训练自定义的深度学习模型：即使没有成熟的深度学习框架，你也能用Java从零开始构建自己的模型。 本书将以一种循序渐进的方式，从基础概念到高级模型，从理论推导到Java代码实现，帮助你全面掌握深度学习的核心技术。无论你是想深入理解深度学习的底层原理，还是希望在Java生态系统中探索深度学习的应用，本书都将是你的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，对于我这样一名在Java领域深耕多年的开发者来说，无疑是一场及时雨。长久以来，深度学习的浪潮席卷全球，但相关的优秀技术资料和实践案例，大多以Python为主要载体。这使得我们这些习惯了Java生态的开发者，在接触和应用深度学习技术时，总感觉隔了一层纱。而这本书，则以其独到的视角，直接将深度学习的实现与Java紧密联系起来，为我们提供了一个清晰的学习路径。 书中对于深度学习的起源和发展历程的阐述，让我对这个领域有了更宏观的认识。作者并没有停留在对单一算法的介绍，而是将深度学习置于更广阔的机器学习和人工智能的背景下进行讲解。从早期的统计学习方法，到神经网络的兴起，再到如今深度学习的百花齐放，作者都进行了清晰的梳理。这种历史性的视角，有助于我们理解技术发展的脉络，也能让我们更好地把握当前技术发展的趋势。 在阐述各种深度学习模型时，作者非常注重从直观的层面入手，然后再逐渐深入到数学细节。例如，在讲解感知机的时候，作者用了一个非常形象的比喻，将它类比为一个简单的决策单元，通过输入和权重的组合，最终做出一个判断。这种由浅入深、由易到难的讲解方式，极大地减轻了初学者在面对复杂概念时的心理负担，也让我能够更轻松地理解算法的精髓。 让我特别欣赏的是，书中提供的Java代码实现。这些代码并不是那种“拿来主义”的框架封装，而是作者基于Java语言，精心设计的算法实现。通过阅读这些代码，我不仅能够学习到如何用Java来构建神经网络，还能深入理解反向传播、梯度下降等核心算法的工作机制。作者在代码中加入了大量的注释，并且对每一个关键步骤都进行了详细的解释，这对于我这样的开发者来说，简直是福音。我尝试着将书中的代码运行起来，并进行了一些小的改动，整个过程都非常顺畅，也让我对Java在深度学习领域的应用潜力有了更深的体会。 这本书的价值，不仅仅在于它教会我如何用Java实现深度学习，更在于它为我提供了一个系统性的学习方法和实践工具。它不仅让我能够跟上技术发展的步伐，也为我今后的项目开发提供了坚实的理论基础和丰富的实践经验。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计虽然简洁，但那深邃的蓝色和抽象的神经网络图案，立刻就吸引了我。翻开第一页，就被作者的序言深深打动。他并没有一开始就陷入晦涩的技术细节，而是用一种娓娓道来的方式，讲述了深度学习的魅力以及为什么选择用Java来实现它。我是一名Java开发者，一直在寻找将我的编程技能应用于前沿技术的方法，这本书无疑为我指明了一条光明大道。 我尤其欣赏书中对基础概念的讲解。作者并没有直接抛出复杂的算法，而是循序渐进地从机器学习的基本原理讲起，然后过渡到神经网络，最后才深入到深度学习的各个模型。每一次概念的引入，都伴随着清晰的图示和生动的比喻，让原本抽象的理论变得触手可及。比如，在解释反向传播算法时，作者用了一个类比，生动地描绘了神经网络如何通过不断“试错”来优化自身的参数，这种讲解方式让我这个初学者也能轻松理解。 书中代码的实现细节也让我受益匪浅。作者选择了Java作为实现语言，这对我来说是最大的亮点。很多深度学习的书籍都侧重于Python，虽然Python生态强大，但对于习惯了Java的开发者来说，理解其语法和底层逻辑总会有一些隔阂。这本书提供了完整的Java代码示例，并且对每一部分代码都做了详尽的注释和解释。我尝试着将书中的代码跑起来，并进行了一些小小的修改，这让我更加深入地理解了算法的运作机制，也增强了我用Java进行深度学习实践的信心。 除了核心的算法讲解和代码实现，书中还涉及了一些深度学习的应用场景。作者并没有泛泛而谈，而是选取了几个典型的案例，例如图像识别、自然语言处理等，并展示了如何利用书中介绍的Java实现框架来解决这些问题。这些案例的分析让我看到了深度学习的强大威力，也为我今后的项目开发提供了宝贵的思路。我尤其对书中关于如何利用Java构建一个简单的推荐系统感到兴奋，这正是我一直想要探索的方向。 总的来说，这本书的结构非常合理，内容详实，语言流畅。从概念的引入到算法的实现，再到实际应用的展示，作者都做得非常到位。这本书不仅适合深度学习的初学者，也能够为有一定基础的开发者提供新的视角和实用的工具。我很高兴能拥有这本书，它已经成为我深度学习学习道路上不可或缺的伴侣。

评分☆☆☆☆☆

这本《深度学习：Java语言实现》在我的书架上，一直占据着一个显眼的位置。最初吸引我的，是其标题中“Java语言实现”这几个字。作为一名长久以来专注于Java开发的工程师，我深知Java在企业级应用中的强大生命力，而深度学习无疑是当前技术浪潮中最具颠覆性的领域之一。我一直在思考，如何将Java的稳定性和成熟的生态系统与深度学习的强大能力相结合，这本书似乎为我提供了一个理想的答案。 书中在介绍深度学习的各种模型时，采取了一种非常“接地气”的视角。作者并没有一开始就抛出复杂的数学公式，而是先从实际应用场景出发，比如识别猫狗图片、理解用户评论等，然后层层剥开，介绍实现这些功能所需要的技术。这种由“果”溯“因”的方式，让整个学习过程充满了探索的乐趣，也让我更加清晰地认识到深度学习在解决现实问题中的价值。 我特别喜欢书中关于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的章节。作者用了很多篇幅来讲解这两种模型的核心思想，以及它们在图像识别和自然语言处理等领域的成功应用。他不仅解释了这些模型的结构和工作原理，还深入分析了它们各自的优缺点，以及在实际应用中需要注意的各种细节。比如，在讲解CNN时，作者详细阐述了卷积层、池化层和全连接层的作用，并配以生动的图示，让我对图像特征的提取过程有了非常直观的理解。 在代码实现方面，这本书的设计理念也让我感到非常满意。作者没有选择使用现成的深度学习框架，而是从零开始，用Java语言实现了许多核心的算法。这对于我来说，既是挑战，更是机遇。通过阅读和理解这些代码，我不仅能够深入理解算法的底层逻辑，还能学习到如何在Java环境中进行高效的数值计算和模型构建。作者对代码的注释也非常详尽，使得即使是复杂的算法实现，也能被我这样的初学者所理解。 这本书不仅仅是一本技术书籍，更像是一位经验丰富的导师，指引我如何将Java这门强大的语言运用到深度学习这个充满魅力的领域。它不仅为我打开了一扇新的技术大门，也为我未来的职业发展提供了重要的支撑。

评分☆☆☆☆☆

我之所以对这本书情有独钟，是因为它成功地打破了我对深度学习技术学习过程中固有的思维模式。长久以来，我一直习惯于使用Python来探索深度学习的奥秘，虽然Python拥有强大的生态系统，但有时我也会怀念Java那严谨的类型系统和优秀的并发处理能力。这本书恰恰满足了我的这一需求，它以Java为载体，系统地介绍了深度学习的理论知识和实践方法。 作者在讲解深度学习的各个组成部分时，并没有急于求成，而是循序渐进地铺垫。从机器学习的基本概念出发，逐步过渡到神经网络的构建，再到各种深度学习模型的深入剖析。我尤其喜欢书中对“特征工程”和“模型评估”的讲解。作者强调了在实际应用中，特征的质量往往比模型的复杂程度更为重要，并给出了一系列用Java进行特征提取和优化的实用技巧。同时，他还详细阐述了各种模型评估指标的意义和适用场景，让我能够更科学地衡量模型的性能。 书中在介绍各种神经网络模型时，都提供了详细的数学推导和Java代码实现。作者在数学推导过程中，尽量保持了逻辑的严谨性和清晰性，并且通过图示来辅助理解。让我欣喜的是，他并没有将代码写成“黑盒”，而是将算法的每一个关键步骤都体现在代码的实现中，并且为每一行代码都加上了详尽的注释。我曾尝试着将书中关于梯度下降算法的Java实现进行修改，加入一些新的参数，观察其对模型训练的影响，整个过程都非常有启发性。 此外，本书还对深度学习在实际项目中的应用进行了深入的探讨。作者选取了几个典型的应用场景，例如图像分类、文本生成等，并展示了如何利用书中介绍的Java实现方案来解决这些问题。这些案例分析让我看到了深度学习技术的巨大潜力，也为我今后的项目开发提供了宝贵的参考。我特别关注书中关于如何用Java构建一个简单的自然语言处理模型的章节，这正是我一直在思考和探索的方向。 总而言之，这本书为我提供了一个系统而全面的深度学习学习路径，尤其是在Java领域。它不仅教会了我如何理解和实现深度学习算法，更重要的是，它让我能够以自己熟悉的编程语言，去拥抱这项前沿技术，并将其应用于实际的开发工作中。

评分☆☆☆☆☆

初次拿到这本书，就被它扎实的理论功底和精炼的表达所吸引。作者在开篇就点明了深度学习的基石，并巧妙地将其与Java的特性相结合，使得整个论述既有理论深度，又不失实践可操作性。我一直对Java在数据科学领域的应用前景抱有浓厚兴趣，市面上不少优秀的深度学习资料多以Python为载体，这让我时常感到在跨领域学习时存在一些思维上的障碍。这本书的出现，恰好填补了这一空白，让我能够用自己熟悉的语言体系去理解和掌握前沿的深度学习技术。 书中对神经网络的演进历程进行了细致的梳理，从最初的感知机到多层感知机，再到如今的深度神经网络，每一步都伴随着关键的技术突破和理论创新。作者在阐述这些历史发展脉络时，并没有枯燥地罗列事实，而是深入分析了每种模型在解决特定问题时的优势和局限性，以及为何会催生出下一代更强大的模型。这种“知其然，知其所以然”的讲解方式，让我对深度学习的理解更加深刻，也为我今后理解新的模型提供了坚实的理论基础。 让我印象深刻的是，书中对各个深度学习模型的数学原理进行了非常严谨且清晰的推导。虽然数学公式的出现难免会让一些读者感到畏惧，但作者的处理方式却恰到好处。他会在推导前给出直观的解释，说明这一部分数学公式所代表的意义，然后在推导过程中，对关键步骤进行详细标注，并辅以图示说明。这种方式极大地降低了数学的理解门槛，让我能够真正理解算法背后的逻辑，而不是停留在表面的应用层面。 此外，本书在实践层面也做得非常出色。作者提供的Java代码示例，不仅仅是简单的“Hello World”级别，而是覆盖了从数据预处理、模型构建、参数优化到模型评估的完整流程。更重要的是，这些代码并非“黑箱”，而是将书中的理论知识巧妙地融入其中，让读者在阅读代码的同时，也能温习和巩固相关的理论概念。我尝试着在自己的开发环境中复现了书中的一些小型项目，整个过程非常顺畅，也让我对Java在深度学习领域的潜力有了更直观的认识。 这本书的价值在于，它提供了一个系统性的学习框架，让Java开发者能够循序渐进地掌握深度学习的精髓。它不仅教会我“如何做”，更重要的是教会我“为何这样做”，这种深度和广度都兼顾的学习体验，是市面上许多速成式教材所无法比拟的。

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包装精美，外观不错，物流很给力！

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用最通俗的语言去讲解机器学习，作者的实力确实很厉害，讲解很到位。

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物流十分给力、书本包装不错

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书是正版，非常好，值得购买

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是一本好书，简单易懂，有公式有图，说得清楚，看得明白，深度够推荐大家。

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不错，里面很多东西都是我需要的

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我的不幸，恰恰在于我缺乏拒绝的能力。我害怕一旦拒绝别人，便会在彼此心里留下永远无法愈合的裂痕。——太宰治《人间失格》

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挺好～------------------