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Pesquisa de termos
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1
파이썬으로 배우는 머신러닝의 교과서
한빛미디어
이토 마코토
식
그림
리스트
데이터
머신러닝의
파이썬으로
함수
배우는
교과서
입력
학습
매개
range
오차
모델
됩니다
함수의
np.array
행렬
클래스
각
회귀
같습니다
표시
역자주_
import
실행
참조
데이터의
출력
모델의
평균
값을
데이터를
함수를
벡터
plt.show
결과는
np.zeros
지도
가우스
figsize
plt.figure
plt.plot
step
2차원
변수
미분
선형
테스트
Ano:
2018
Idioma:
korean
Arquivo:
PDF, 53.97 MB
As suas tags:
0
/
0
korean, 2018
2
모두의 딥러닝 - 원리를 쉽게 이해하고 나만의 딥러닝 모델을 만들 수 있다
(주)도서출판길벗
조태호
epoch
그림
import
다음과
값을
오차
val_loss
기울기
model.add
값
dense
같습니다
앞서
activation
실행
데이터를
함수를
보겠습니다
딥러닝
데이터
절편
값이
dataset
입력
예측
accuracy
rmse
함수
코드
딥러닝을
acc
출력
경사
sequential
x_train
각
이용해
relu
딥러닝의
설정
error
됩니다
오차를
활성화
x_test
모델
선형
실제
결과
tensorflow
Ano:
2018
Idioma:
korean
Arquivo:
PDF, 16.42 MB
As suas tags:
0
/
5.0
korean, 2018
3
모두의 딥러닝
(주)도서출판길벗
조태호
epoch
그림
import
다음과
값을
오차
val_loss
기울기
model.add
값
dense
같습니다
앞서
activation
실행
데이터를
함수를
보겠습니다
딥러닝
데이터
절편
값이
dataset
입력
예측
accuracy
rmse
함수
코드
딥러닝을
acc
출력
경사
sequential
x_train
각
이용해
relu
딥러닝의
설정
error
됩니다
오차를
활성화
x_test
모델
선형
실제
결과
tensorflow
Ano:
2018
Idioma:
korean
Arquivo:
PDF, 16.42 MB
As suas tags:
0
/
5.0
korean, 2018
4
신경망 설계 2/e
마틴 헤이건
,
하워드 데무스
,
마크 허드슨 빌
,
올랜도 헤수스 지음
,
윤성진 옮김
그림
입력
네트워크
식
다음과
벡터
가중치
네트워크의
훈련
기저
선형
하
계층
최대
각
네트워크를
으
성능
이용해
뉴런
트
제곱
사
학습
벡터를
행렬
신경망
계층의
초기
함수
역전파
경사
출력
시
함수를
문제
알고리즘을
데이터
결정
기
크
네트워크는
인
워
경쟁
목표
퍼셉트론
함수의
동적
이다
Ano:
2018
Idioma:
korean
Arquivo:
PDF, 333.81 MB
As suas tags:
0
/
5.0
korean, 2018
5
텐초의 파이토치 딥러닝 특강
골든래빗(주)
이종민(텐초)
모델
이미지
데이터
학습
특징
이용해
이미지를
데이터를
입력
함수
정의
모델의
기본
import
딥러닝
모델을
됩니다
특징을
배치
신경망
출력
device
입력으로
레벨
데이터셋
정답
만들기
손실
함수를
은닉
cnn
어텐션
이미지의
값을
학습용
사용할
블록
오차
학습에
rnn
사용합니다
가중치를
텍스트
정의하기
kernel_size
생성
resnet
인코더
성능
학생
Ano:
2022
Idioma:
korean
Arquivo:
PDF, 7.87 MB
As suas tags:
0
/
5.0
korean, 2022
6
처음 배우는 딥러닝 수학 - 그림으로 이해하고 엑셀로 확인하는 딥러닝 수학 기본
한빛미디어
와쿠이 요시유키
,
와쿠이 사다미
식
그림
수학
유닛의
함수
출력
입력
숫자
신경망
딥러닝
같습니다
배우는
악마
학습
신경망의
이미지
합성곱
출력층
필기체
다음과
데이터
유닛
가중치
신경망을
층
비용함수
참고
계산
변수
숨은
함수의
다음처럼
오차
제곱오차
값을
가중
필터
활성화
은닉층
정답
편향
합성곱층
2장
가중치와
표
미분
이용해
기울기
입력층
됩니다
Ano:
2018
Idioma:
korean
Arquivo:
PDF, 13.25 MB
As suas tags:
5.0
/
5.0
korean, 2018
7
신경망 첫걸음
한빛미디어
타리크 라시드
입력
출력
값을
됩니다
은닉
인공
계층
신경망
신경망의
값
학습
결과
계층의
다음과
데이터
함수를
노드
이용해
실제
가중치
같습니다
니다
바랍니다
가지는
동작
신경망을
만들기
신호를
노드의
활성화
코드를
파이썬
파이썬으로
mnist
값이
가중치를
원리
layer
1부
가중치의
계산
오차
시그모이드
함수
inputs
때문입니다
오차를
않습니다
최종
값은
Ano:
2017
Idioma:
korean
Arquivo:
PDF, 23.46 MB
As suas tags:
0
/
5.0
korean, 2017
8
엑셀로 배우는 머신러닝 초입문(AI의 얼개를 기본부터 설명한)
와쿠이요시유키
▶
식
함수
주
다음과
베이즈
예제
데이터
유닛
상태
◀
이용하여
가중치와
됩니다
관해서
값을
방
유닛의
엑셀로
제곱오차
살펴본
오차
니다
목적
함수의
로부터
출력
액션
부릅니다
산출
훈련
닫힘
데이터를
변수
은닉층
각
부록
신경망의
예
오른쪽
입력
입력의
e의
값
활성화
정리
다음의
이용한
입니다
엑셀을
Ano:
2021
Idioma:
korean
Arquivo:
PDF, 35.83 MB
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0
/
5.0
korean, 2021
9
R을 이용한 시각화와 데이터 분석 개론
류귀열
데이터
이용한
분석
r을
설명
개론
시각화와
opensource
변수
평균
값
결과
코드
확률
함수
데이터를
확률은
그래프
이다
아래
표
값을
값이
유의수준
결과를
패키지
2017년
그림
이용하여
모집단
추정
데이터가
선형회귀분석
사례
추가
시계열
검정
가설검정을
확률을
mydata
각
설정
표본
이고
따르는
예측
표준화
사건
예측값
유의하지
Ano:
2020
Idioma:
korean
Arquivo:
PDF, 53.47 MB
As suas tags:
0
/
5.0
korean, 2020
10
거짓말로 배우는 10대들의 통계학
도서출판 다른
권재원
여론
조사
통계
학생들의
설문지
실제
사회
설문지를
차이가
한결이가
소득
의미가
표본을
결과가
확률
결과를
평균
각
그러니까
변인을
학업
한결이는
변인의
조사를
측정
표본으로
해외
수학여행
수학여행을
숫자를
할까
모집단을
음
이걸
학교
모집단의
변인
선거
이건
학생들이
변인이
선생님
자료를
점수가
가정의
모집단이
속성을
이게
있단다
표집
Ano:
2016
Idioma:
korean
Arquivo:
EPUB, 37.15 MB
As suas tags:
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/
0
korean, 2016
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