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本书全面叙述了蒙特卡罗方法，包括序贯蒙特卡罗方法、马尔可夫链蒙特卡罗方法基础、Metropolis算法及其变体、吉布斯采样器及其变体、聚类采样方法、马尔可夫链蒙特卡罗的收敛性分析、数据驱动的马尔可夫链蒙特卡罗方法、哈密顿和朗之万蒙特卡罗方法、随机梯度学习和可视化能级图等。为了便于学习，每章都包含了不同领域的代表性应用实

本书循序渐进地讲解了使用TensorFlow开发深度学习程序的核心知识，并通过具体实例的实现过程演练了使用TensorFlow的方法和流程。书中首先讲解了TensorFlow深度学习基础知识；然后介绍了数据集制作、前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、生成式对抗网络、自然语言处理、注意力机制、概率图模型、深度信念网

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大多数中级机器学习教材侧重于通过提高准确性或降低预测误差来优化模型。但这种方法往往忽视了理解您的机器学习模型为什么以及如何做出预测的重要性。可解释性方法提供了更好理解模型行为的基本工具包，而这本实用指南《面向从业者的可解释人工智能》集结了最佳的模型可解释性技术。介绍可解释人工智能技术，包括技术的特点、实施方法和技巧、技

人工智能是一项以人工方法模仿和拓展人类智能的高科技技术，是计算机技术的重要分支。其应用面广泛，可替代人类进行各种工作，显著提高日常生活和工作效率。然而，人工智能具有两面性，既带来益处也带来威胁。因此，本书将结合人工智能技术的发展及应用现状，对其未来技术走向及覆盖面进行深入的研究分析，以完善人工智能技术。本书主要介绍了搜

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