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使用MATLAB的常微分方程(ODE)和偏微分方程(PDE)包的基本和實際操作工具和函數，通過交互式示例和案例研究進行解釋和演示。這本書包含幾十個模擬和解決的問題，通過m-文件/腳本和Simulink模型，幫助您學習編程和建模更困難，更復雜的問題，涉及使用的ode和偏微分方程。

通過MATLAB/Simulink的許多內置工具和函數，您將提高效率，同時解決需要使用微分方程的更復雜的工程和科學計算問題。使用Simulink進行MATLAB建模，解釋了編程和建模的各種實際問題。

在閱讀和使用這本書之后，您將熟練地使用MATLAB，并將書中示例中的源代碼作為模板應用到您自己的數據科學或工程項目中。

你會學到什么

使用MATLAB和Simulink對復雜問題進行建模

使用ODEs和PDEs編寫MATLAB的編程和建模要點

使用數值方法求解一階和二階ode

解決剛性、高階、耦合和隱式ode

采用數值方法求解一階和二階線性偏微分方程

解決剛性、高階、耦合和隱式偏微分方程

這本書是給誰看的

工程師、程序員、數據科學家，以及工程、應用/工業數學、數據科學和科學計算專業的學生。

使用C編程語言學習應用數值計算，從快速入門的C編程語言及其SDK開始。然后，這本書深入到使用C的計算方法的漸進更復雜的應用數學公式的例子貫穿始終，并在最后一個更大的，更完整的應用。

Numerical C以二次公式開始，用于尋找代數方程的解，這些代數方程模擬諸如價格與需求、上漲與運行或下滑等情況。在本書后面，你將學習聯立方程的增廣矩陣法。

您還將介紹蒙特卡羅方法模型對象，這些對象可以作為真實系統建模的一部分自然產生，例如復雜的道路網絡、中子的傳輸或股票市場的演化。此外，蒙特卡羅方法的集成檢查曲線下的面積，包括渲染或射線跟蹤和一個地區的陰影。

此外，您將使用積差相關系數:相關是一種用于研究兩個定量連續變量(例如年齡和血壓)之間關系的技術。在這本書的最后，你會有一個感覺，什么電腦軟件可以做，以幫助你在你的工作和應用一些方法直接學習到你的工作。

你會學到什么

• 獲得軟件和C語言編程基礎
• 編寫軟件解決應用，計算數學問題
• 創建程序來解決方程和微積分問題
• 采用梯形法、蒙特卡羅法、最佳擬合線、積差相關系數、辛普森法則和矩陣解法
• 寫代碼來解微分方程
• 將一個或多個方法應用到應用案例研究中

這本書是給誰看的

具有基本數學知識(學校水平)和一些基本編程經驗的人。這對于那些可能在數學或其他領域(例如，生命科學、工程或經濟學)工作并需要學習C編程的人來說也很重要。

使用Python進行計算機視覺的深度學習將使您成為計算機視覺和視覺識別任務的深度學習專家。

在書中，我們將重點學習:

• 神經網絡和機器學習
• 卷積神經網絡(CNNs)
• 目標檢測/定位與深度學習
• 訓練大型(圖像級)網絡
• 掌握使用Python編程語言和Keras、TensorFlow 2.0和mxnet深度學習庫的實現

在用Python進行了計算機視覺的深度學習之后，您將能夠用深度學習解決實際問題。

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本書通過提供真實的案例研究和示例，為使用Python庫進行機器學習提供了堅實的基礎。它涵蓋了諸如機器學習基礎、Python入門、描述性分析和預測分析等主題。包括高級機器學習概念，如決策樹學習、隨機森林、增強、推薦系統和文本分析。這本書在理論理解和實際應用之間采取了一種平衡的方法。所有的主題都包括真實世界的例子，并提供如何探索、構建、評估和優化機器學習模型的逐步方法。

掌握通過機器學習和深度學習識別和解決復雜問題的基本技能。使用真實世界的例子，利用流行的Python機器學習生態系統，這本書是你學習機器學習的藝術和科學成為一個成功的實踐者的完美伴侶。本書中使用的概念、技術、工具、框架和方法將教會您如何成功地思考、設計、構建和執行機器學習系統和項目。

使用Python進行的實際機器學習遵循結構化和全面的三層方法，其中包含了實踐示例和代碼。

第1部分側重于理解機器學習的概念和工具。這包括機器學習基礎，對算法、技術、概念和應用程序的廣泛概述，然后介紹整個Python機器學習生態系統。還包括有用的機器學習工具、庫和框架的簡要指南。

第2部分詳細介紹了標準的機器學習流程，重點介紹了數據處理分析、特征工程和建模。您將學習如何處理、總結和可視化各種形式的數據。特性工程和選擇方法將詳細介紹真實數據集，然后是模型構建、調優、解釋和部署。

第3部分探討了多個真實世界的案例研究，涵蓋了零售、交通、電影、音樂、營銷、計算機視覺和金融等不同領域和行業。對于每個案例研究，您將學習各種機器學習技術和方法的應用。動手的例子將幫助您熟悉最先進的機器學習工具和技術，并了解什么算法最適合任何問題。

實用的機器學習與Python將授權您開始解決您自己的問題與機器學習今天!

你將學習：

• 執行端到端機器學習項目和系統
• 使用行業標準、開放源碼、健壯的機器學習工具和框架實現實踐示例
• 回顧描述機器學習和深度學習在不同領域和行業中的應用的案例研究
• 廣泛應用機器學習模型，包括回歸、分類和聚類。
• 理解和應用深度學習的最新模式和方法，包括CNNs、RNNs、LSTMs和transfer learning。

這本書是給誰看的 IT專業人士、分析師、開發人員、數據科學家、工程師、研究生

目錄：

Part I: Understanding Machine Learning

• Chapter 1: Machine Learning Basics
• Chapter 2: The Python Machine Learning Ecosystem Part II: The Machine Learning Pipeline
• Chapter 3: Processing, Wrangling and Visualizing Data
• Chapter 4: Feature Engineering and Selection
• Chapter 5: Building, Tuning and Deploying Models Part III: Real-World Case Studies
• Chapter 6: Analyzing Bike Sharing Trends
• Chapter 7: Analyzing Movie Reviews Sentiment
• Chapter 8: Customer Segmentation and Effective Cross Selling
• Chapter 9: Analyzing Wine Types and Quality
• Chapter 10: Analyzing Music Trends and Recommendations
• Chapter 11: Forecasting Stock and Commodity Prices

Chapter 12: Deep Learning for Computer Vision

簡介：

在這本書中，從機器學習基礎開始，然后繼續學習神經網絡，深度學習，然后是卷積神經網絡。在基礎和應用的混合，在MATLAB深度學習這本書中使用MATLAB作為基礎編程語言和工具進行案例研究。

有了這本書，你將能夠解決當今現實世界中的一些大數據、智能機器人和其它復雜的數據問題。您將看到，對于現代智能數據分析和使用來說，深度學習是機器學習中多么復雜和智能的一個方面。

你將學習

• 使用MATLAB進行深度學習
• 發現神經網絡和多層神經網絡
• 處理卷積和池化層
• 使用這些層構建一個MNIST示例

作者：

Phil Kim博士是一位經驗豐富的MATLAB程序員。他還研究來自人工智能的大型數據集的算法以及機器學習。他曾在韓國航空航天研究所擔任高級研究員。在那里，他的主要任務是開發無人駕駛飛行器的自主飛行算法和機載軟件。在攻讀博士期間，他開發了一個名為“Clickey”的屏幕鍵盤程序。

書名： Deep Learning for Search

簡介：

深度學習搜索是一本實用的書，關于如何使用(深度)神經網絡來幫助建立有效的搜索引擎。這本書研究了一個搜索引擎的幾個組成部分，提供了關于它們如何工作的見解以及如何在每個環境中使用神經網絡的指導。重點介紹了基于實例的實用搜索和深度學習技術，其中大部分都有代碼。同時，在適當的地方提供相關研究論文的參考資料，以鼓勵閱讀更多的書籍，加深對特定主題的知識。

讀完這本書，將對搜索引擎的主要挑戰有所理解，它們是如何被普遍解決的以及深度學習可以做些什么來幫助。并且將對幾種不同的深度學習技術以及它們在搜索環境中的適用范圍有一個理解，將很好地了解Lucene和Deeplearning4j庫。

這本書主要分為3個部分：

• 第1部分介紹了搜索、機器學習和深度學習的基本概念。第一章介紹了應用深度學習技術來搜索問題的原理，涉及了信息檢索中最常見的方法。第2章給出了如何使用神經網絡模型從數據中生成同義詞來提高搜索引擎效率的第一個例子。

• 第2部分討論了可以通過深度神經網絡更好地解決的常見搜索引擎任務。第3章介紹了使用遞歸神經網絡來生成用戶輸入的查詢。第四章在深度神經網絡的幫助下，在用戶輸入查詢時提供更好的建議。第5章重點介紹了排序模型:尤其是如何使用詞嵌入提供更相關的搜索結果。第6章討論了文檔嵌入在排序函數和內容重新編碼上下文中的使用。

• 第3部分將介紹更復雜的場景，如深度學習機器翻譯和圖像搜索。第7章通過基于神經網絡的方法為你的搜索引擎提供多語言能力來指導你。第8章討論了基于內容的圖像集合的搜索，并使用了深度學習模型。第9章討論了與生產相關的主題，如微調深度學習模型和處理不斷輸入的數據流。

作者簡介：

Tommaso Teofili是一名軟件工程師，他對開源機器學習充滿熱情。作為Apache軟件基金會的成員，他為許多開放源碼項目做出了貢獻，從信息檢索到自然語言處理和機器翻譯等主題。他目前在Adobe工作，開發搜索和索引基礎結構組件，并研究自然語言處理、信息檢索和深度學習等領域。他曾在各種會議上發表過搜索和機器學習方面的演講，包括BerlinBuzzwords、計算科學國際會議、ApacheCon、EclipseCon等。

地址：

//www.apress.com/gp/book/9781484228449

從MATLAB開始進行深度學習，掌握人工智能。在這本書中，你從機器學習基礎開始，然后繼續學習神經網絡，深度學習，然后是卷積神經網絡。在基礎和應用的混合，MATLAB深度學習使用MATLAB作為基礎編程語言和工具的例子和案例研究，在這本書。

有了這本書，你將能夠解決當今現實世界中的一些大數據、智能機器人和其他復雜的數據問題。您將看到，對于現代智能數據分析和使用來說，深度學習是機器學習中多么復雜和智能的一個方面。

你將學習：

• 使用MATLAB進行深度學習
• 發現神經網絡和多層神經網絡
• 處理卷積和池化層
• 使用這些層構建一個MNIST示例

這本書是給誰看的

想用MATLAB學習深度學習的同學。一些MATLAB的經驗可能會有用。

Phil Kim博士是一位經驗豐富的MATLAB程序員和用戶。他還研究從人工智能和機器學習中提取的大型數據集的算法。他曾在韓國航空航天研究院擔任高級研究員。在那里，他的主要任務是為無人機開發自主飛行算法和機載軟件。一個名為“Clickey”的屏幕鍵盤程序是他在攻讀博士學位期間開發的，它充當了一個橋梁，將作者帶到了他目前的工作崗位——韓國國立康復研究所(National Rehabilitation Research Institute of Korea)高級研究員。

目錄：

• Chapter 1: Machine Learning 1
• Chapter 2: Neural Network 19
• Chapter 3: Training of Multi-Layer Neural Network 53
• Chapter 4: Neural Network and Classification 81
• Chapter 5: Deep Learning 103
• Chapter 6: Convolutional Neural Network 121