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Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南(影印版)

12/16/2018 9:53:18 PM 人评论

通过具体的例子、很少的理论以及两款成熟的Python框架:Scikit-Learn和TensorFlow,作者Aurélien Géron会帮助你掌握构建智能系统所需要的概念和工具。你将会学习到各种技术,从简单的线性回归及发展到深度神经网络。每章的练习有助于你运用所学到的知识

Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南(影印版)

Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南(影印版)

内容简介

  通过具体的例子、很少的理论以及两款成熟的Python框架:Scikit-Learn和TensorFlow,作者Aurélien Géron会帮助你掌握构建智能系统所需要的概念和工具。你将会学习到各种技术,从简单的线性回归及发展到深度神经网络。每章的练习有助于你运用所学到的知识,你只需要有一些编程经验就行了。
  探索机器学习,尤其是神经网络
  使用Scikit-Learn全程跟踪一个机器学习项目的例子
  探索各种训练模型,包括:支持向量机、决策树、随机森林以及集成方法
  使用TensorFlow库构建和训练神经网络
  深入神经网络架构,包括卷积神经网络、循环神经网络和深度强化学习
  学习可用于训练和缩放深度神经网络的技术
  运用实际的代码示例,无需了解过多的机器学习理论或算法细节

作者简介

  Aurélien Géron,是一名机器学习顾问。作为一名前Google职员,在2013至2016年间,他领导了YouTube视频分类团队。在2002至2012年间,他身为法国主要的无线ISP Wifirst的创始人和CTO,在2001年他还是Polyconseil的创始人和CTO,这家公司现在管理着电动汽车共享服务Autolib'。

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