机器学习实战（原书第3版） : 基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow

《机器学习实战（原书第 3 版）：基于 Scikit-Learn、Keras 和 TensorFlow》是全球畅销的机器学习入门经典，由 Aurélien Géron 编写，全面介绍了使用 Python 进行机器学习和深度学习的核心方法与实战技巧。该书基于当前主流的机器学习库——Scikit-Learn、Keras 和 TensorFlow 2.x，涵盖从数据预处理、模型训练与评估，到深度神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及自然语言处理等多个实用主题。

本书采用项目驱动的方式，通过多个真实案例和代码演示，帮助读者深入理解算法背后的原理和实现过程。作者注重实用性与可操作性，不仅讲解了常用模型的用法，还强调模型调优、训练技巧与部署建议，非常适合工程实践需求。

本书分为两大部分：

• 第一部分主要基于 Scikit-Learn，介绍机器学习的基础算法；

• 第二部分则使用 TensorFlow 和 Keras，介绍神经网络与深度学习。

此外，附录部分的内容也非常丰富，包括课后练习题解答、机器学习项目清单、SVM 对偶问题、自动微分和特殊数据结构等。

无论你是数据科学初学者、AI 开发工程师，还是希望巩固实战能力的研究人员，本书都是学习现代机器学习技术与工具不可或缺的参考资料，是连接理论与应用的理想桥梁。

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