
机器学习实战 (原书第2版) : 基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow
Aurélien Géron著
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10 分
1052 页
54.72 MB
书籍信息
- 书名
- 机器学习实战 (原书第2版) : 基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow
- 作者
- Aurélien Géron
- 出版社
- 机械工业出版社
- 出版日期
- 2020年10月
- 版本
- 原书第2版
- ISBN
- 9787111665977
- 系列
- O'Reilly动物系列(中译本)
- 页数
- 1052 页
- 语言
- 中文
- 文件格式
- 文件大小
- 54.72 MB
内容简介
这本机器学习畅销书基于TensorFlow 2和Scikit-Learn的新版本进行了全面更新,通过具体的示例、非常少的理论和可用于生产环境的Python框架,从零帮助你直观地理解并掌握构建智能系统所需要的概念和工具。
全书分为两部分。第一部分介绍机器学习基础,涵盖以下主题:什么是机器学习,它试图解决什么问题,以及系统的主要类别和基本概念;第二部分介绍神经网络和深度学习,涵盖以下主题:什么是神经网络以及它们有什么用,使用TensorFlow和Keras构建和训练神经网络的技术,以及如何使用强化学习构建可以通过反复试错,学习好的策略的代理程序。第一部分主要基于Scikit-Learn,而第二部分则使用TensorFlow和Keras。
通过本书,你会学到一系列可以快速使用的技术。每章的练习可以帮助你应用所学的知识,你只需要有一些编程经验。所有代码都可以在GitHub上获得。
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