机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow
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本书作者曾经是谷歌工程师，在2013年至2016年主导了YouTube的视频分类工程，拥有丰富的机器学习项目经验。与同类书相比，本书的独特之处在于，从开发者的实践角度，通过具体的例子、较少的理论和两个产品级的Python框架——-Scikit-learn 和 Tensorflow，使你在动手写代码的过程中，就可以循序渐进地了解机器学习的理论知识和工具的实践技巧，快速上手机器学习项目。此外，每章都配有习题来帮助你应用学到的知识，你所需要的只是一点编程经验。
内容简介
本书主要分为两部分，第一部分（第1~8章）涵盖机器学习的基础理论知识和基本算法，从线性回归到随机森林等，可以帮助你掌握Scikit-Learn的常用方法；第二部份（第9~16章）探讨深度学习和常用框架TensorFlow，手把手教你使用TensorFlow搭建和训练深度神经网络，以及卷积神经网络。
作者简介
Aurelien Geron 是机器学习方面的顾问。他曾是Google软件工程师，在2013年到2016年主导了YouTube视频分类工程。2002年和2012年，他还是Wifirst公司（一家法国的无线ISP）的创始人和首席技术官，2001年是Ployconseil公司（现在管理电动汽车共享服务Autolib）的创始人和首席技术官。
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