Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南(影印版)

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出版者:东南大学出版社
作者:Aurélien Géron
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:2017-10-1
价格:98.00元
装帧:平装
isbn号码:9787564173715
丛书系列:
图书标签:
  • 机器学习
  • TensorFlow
  • Python
  • Scikit-Learn
  • 深度学习
  • AI
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具体描述

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'。

目录信息

读后感

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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...  

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明年才出版,结合这两者的树很顺应时代需求啊,希望能出中文版,虽然英文读起来更好,但是为了效率,学习技术还是中文的来得更快些。

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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...  

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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...  

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第一部分写scikit的还行,后面第二部分关于神经网络部分,原文写的就乱,很多术语代码该解释的不解释,写的稀里糊涂,翻译更是糊涂,完全当不起5星。 举个例子,第13章330页最下面,“最后一层是不言而喻的:放弃正则化”,翻译的人你给我出来,解释一下什么是放弃正则化,那tm...  

用户评价

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作为同类读物,较为全面,适用于进阶期修炼推荐,有助于理解算法原理与实践(思路)指引。

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入门佳作

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妙啊妙啊

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覆盖面广,从简到深

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入门佳作

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