本书深入浅出讲解深度学习，对复杂的深挖其本质，让其简单化；对简单的深挖其联系，让其丰富化。从理论知识到实战项目，内容翔实。本书分为两篇，基础篇主要讲解深度学习的理论，实战篇是代码实践及应用。基础篇（第1~13章）包括由传统机器学习到深度学习的过度、图像分类的数据驱动的方法、Softmax损失函数、优化方法与梯度、卷积神

围绕着MDP模型，阐述动态规划、蒙特卡罗、动态规划等有穷表格式强化学习方法。在深度强化学习框架PyTorch下，阐述DQN,DDDPG,A3C等算法。本书以实例为导向，深度浅出地讲解相关算法。全书采用完整的数学体系，各章内容循序渐进，严谨地讲授强化学习的理论基础，主要定理均给出证明过程。基于理论讲解强化学习算法，

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本书基于计算机类专业对大数据平台技术和大规模数据处理的实战需求，在阐述数据科学、Hadoop和Spark配置要点和大数据处理周期的基础上，重点阐述大数据采集与存储、预处理、特征工程、数据可视化分析、机器学习基础等大数据处理技术及其Python实现，以及基于Hadoop和Spark平台的Python接口调用和机器学习编程

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