图书标签: 机器学习 TensorFlow Python sklearn 人工智能 ML 深度学习 计算机
发表于2024-12-23
Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow pdf epub mobi txt 电子书 下载 2024
真正做到由简入深、既能实践又有学术基础的好书。
评分挺不错的。开头的案例分析、概念讲解都很好,后面对神经网络的介绍也不错,代码也非常有参考性。可惜之处就是案例有些少,我其实想看更多的应用,比如Kaggle真题解析100道这种
评分挺不错的。开头的案例分析、概念讲解都很好,后面对神经网络的介绍也不错,代码也非常有参考性。可惜之处就是案例有些少,我其实想看更多的应用,比如Kaggle真题解析100道这种
评分看了 TensorFlow 的部分。在介绍工具的书里面算很不错了,就是深度还有点缺。经验丰富的码农+学过点ML,就着个参考工程边看边改,就已经连蒙带猜知道了这书里讲的超过一半内容。看这本书能 get things work,但还不能 work better。还是希望最佳实践能够讲得多一些,比如我现在很需要一些DL调参的经验和工具,但这里只能找到默认设置。
评分真正做到由简入深、既能实践又有学术基础的好书。
比一些照着pakcage的API tutorial抄出来的书姿势水平不知道高到哪里去了。 个人认为这本书最精华的部分在于Appendix B 机器学习项目清单,基本上工业界做一套Machine Learning解决方案顺着这个checklist问一遍自己就够了,需要Presentation的场合按照这个结构来组织也非常合适...
评分================================================== [https://github.com/DeqianBai/Hands-on-Machine-Learning] ================================================== 自己翻译的版本,还在更新,打开一个Jupyter 文件就可以一边学习理论,一遍进行操作验证 原书的代码示例...
评分挺不错的,推荐做ML的同学都拿来看看,一定能学到不少东西,尤其是接触没多久的 不足之处是例子还是稍显不足,我个人更想要Kaggle真题解析 一些我比较喜欢的地方如下 1. 2-3章适合所有刚接触数据科学的同学 第2章 California housing(加州区域房价)的例子非常实际,能学到很...
评分https://github.com/it-ebooks/hands-on-ml-zh ==========================================================================================================================================================
评分目前读到第5章,对于小白来说虽然略难但是受益匪浅啊,至于书的质量前面褒扬的话绝对不为过,说说我的自虐历程,到第二章实例分析的时候作者说撸起袖子别怕脏手????,我就乖乖的开始跟着撸代码 python不太好,各种不懂有没有 但是也不管那么多就是强撸,到现在很多以前不懂...
Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow pdf epub mobi txt 电子书 下载 2024