2019年3月新书通报

各位老师、各位同学： 
    图书馆3月份的新书已上架流通，欢迎大家来馆借阅！新书具体明细见下表，也可登录"图书馆主页http://lib.ia.ac.cn/-纸质书和过刊"检索图书具体信息。同时，欢迎大家推荐好书，可将具体书目信息发送至图书馆邮箱lib@ia.ac.cn，凡是推荐者推荐的图书，购买后，会为推荐者保留一周的优先借阅权!
    本月新书部分书评：
    《精通TensorFlow》是一本综合指南，可让您理解TensorFlow 1.x的高级功能，深入了解TensorFlow 内核、Keras、 TF Estimator、TFLearn、TF Slim、PrettyTensor和Sonnet。利用TensorFlow和Keras提供的功能，使用迁移学习、生成对抗网络和深度强化学习等概念来构建深度学习模型。通过本书，您将获得在各种数据集（例如 MNIST、CIFAR-10、PTB、text8和COCO图像）上的实践经验。 您还能够学习TensorFlow1.x的高级功能，例如分布式TensorFlow，使用TensorFlow服务部署生产模型，以及在Android和iOS平台上为移动和嵌入式设备构建和部署TensorFlow模型。您将看到如何在R统计软件中调用 TensorFlow和Keras API，还能了解在TensorFlow的代码无法按预期工作时所需的调试技术。 本书可帮助您深入了解TensorFlow，使您成为解决人工智能问题的专家。总之，在学习本书之后，可掌握TensorFlow和Keras的产品，并获得构建更智能、更快速、更高效的机器学习和深度学习系统所需的技能。
    《机器学习:Go语言实现》本书不仅清楚地介绍了在Go世界中机器学习的技术和编程方面的内容，还有助于读者理解现实分析工作中合理的工作流程和理念。本书的第1章~第3章讲述了在机器学习流程中如何准备和分析数据；第4章~第7章详细介绍了机器学习的技术；第8章和第9章对机器学习进行了深入探究；附录介绍了与机器学习相关的算法/技术。
    《机器学习导论》这本书通过给出易操作的实践指导、采用简单的例子、激励学生讨论有趣的应用问题，用一种易于理解的方式介绍了机器学习的基本思想。本书主题包括贝叶斯分类器、近邻分类器、线性和多项式分类器、决策树、神经网络以及支持向量机。后面的章节展示了如何把这些简单工具通过"提升"（boosting）的方式结合起来，怎样将它们应用于更加复杂的领域，以及如何处理各种高级的实践问题。其中有一章介绍了广为人知的遗传算法。

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                                                           2019年3月26日