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机器学习实战:基于Scikit-Learn和TensorFlow

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Aurélien Géron
机械工业出版社
王静源
2018-8
459
119.00
平装
O'reilly系列
9787111603023

图书标签: 机器学习  tensorflow  sklearn  深度学习  Python  人工智能  TensorFlow  计算机   


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发表于2025-02-22

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图书描述

本书主要分为两个部分。第一部分为第1章到第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,帮助读者掌握Scikit-Learn的常用方法;第二部分为第9章到第16章,探讨深度学习和常用框架TensorFlow,一步一个脚印地带领读者使用TensorFlow搭建和训练深度神经网络,以及卷积神经网络。

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著者简介

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。


图书目录


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用户评价

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当得起”实战“二字。

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WOC,中文版缺代码,执行出来结果和书上都不一样,而且深度学习部分的翻译也很差劲,建议直接参看长评“川上月的github”

评分

在熟pandas/numpy/python的前提下,还需要配合专门讲算法的书才能看的下去看得懂吧

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WOC,中文版缺代码,执行出来结果和书上都不一样,而且深度学习部分的翻译也很差劲,建议直接参看长评“川上月的github”

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我感觉还挺好的 可惜自己理解能力有限。

读后感

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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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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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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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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...  

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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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