机器学习实战
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北京朝阳
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作者(法) 奥雷利安·杰龙著
出版社机械工业出版社
ISBN9787111749714
出版时间2024-06
装帧平装
开本其他
定价159元
货号4630365
上书时间2024-09-26
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商品详情
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目录
本书分为两大部分: 第一部分主要基于Scikit-Learn, 介绍机器学习的基础算法; 第二部分则使用TensorFlow和Keras, 介绍神经网络与深度学习。此外, 附录部分的内容也非常丰富, 包括课后练习题解答、机器学习项目清单、SVM对偶问题、自动微分和特殊数据结构等。书中内容广博, 覆盖了机器学习的各个领域, 不仅介绍了传统的机器学习模型, 包括支持向量机、决策树、随机森林和集成方法, 还提供了使用Scikit-Learn进行机器学习的端到端训练示例。
内容摘要
本书分为两大部分：di一部分主要基于Scikit-Learn，介绍机器学习的基础算法；第二部分则使用TensorFlow和Keras，介绍神经网络与深度学习。此外，附录部分的内容也非常丰富，包括课后练习题解答、机器学习项目清单、SVM对偶问题、自动微分和特殊数据结构等。书中内容广博，覆盖了机器学习的各个领域，不仅介绍了传统的机器学习模型，包括支持向量机、决策树、随机森林和集成方法，还提供了使用Scikit-Learn进行机器学习的端到端训练示例。作者尤其对深度神经网络进行了深入的探讨，包括各种神经网络架构、强化学习，以及如何使用TensorFlow/Keras库来构建和训练神经网络。本书兼顾理论与实战，既适合在校学生，又适合有经验的工程师。
主编推荐
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·深入研究神经网络架构，包括卷积网络、循环网络、生成对抗网络、自动编码器、扩散模型和转换器。
·使用TensorFlow和Keras构建和训练用于计算机视觉、自然语言处理、生成模型和深度强化学习的神经网络。
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