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Python机器学习(原书第2版)

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发表于 2021-2-16 11:27:16 | 显示全部楼层 |阅读模式
本书将机器学习背后的基本理论与应用实践联系起来,通过这种方式让读者聚焦于如何正确地提出问题、解决问题。书中讲解了如何使用Python的核心元素以及强大的机器学习库,同时还展示了如何正确使用一系列统计模型。
  在本书第1版的基础上,作者对第2版进行了大量更新和扩展,纳入*近的开源技术,包括scikit-learn、Keras和TensorFlow,提供了使用Python构建高效的机器学习与深度学习应用的必要知识与技术。

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  通过阅读本书,你将学到:
  ; 探索并理解数据科学、机器学习与深度学习的主要框架
  ; 通过机器学习模型与神经网络对你的数据提出新的疑问
  ; 在机器学习中使用*近Python开源库的强大功能
  ; 掌握如何使用TensorFlow库来实现深度神经网络
  ; 在可访问的Web应用中嵌入你的机器学习模型
  ; 使用回归分析预测连续目标的结果
  ; 使用聚类发现数据中的隐藏模式与结构
  ; 使用深度学习技术分析图片
  ; 使用情感分析深入研究文本与社交媒体数据
第1章 赋予计算机从数据中学习的能力
第2章 训练简单的机器学习分类算法
第3章 scikit-learn机器学习分类器一览
第4章 构建良好的训练集——预处理
第5章 通过降维压缩数据
第6章 模型评估和超参数调优的最佳实践
第7章 综合不同模型的组合学习
第8章 应用机器学习于情感分析
第9章 将机器学习模型嵌入网络应用
第10章 用回归分析预测连续目标变量
第11章 用聚类分析处理无标签数据
第12章 从零开始实现多层人工神经网络
第13章 用TensorFlow并行训练神经网络
第14章 深入探讨TensorFlow的工作原理
第15章 深度卷积神经网络图像识别
第16章 用递归神经网络为序列数据建模


  1. 没有看过电子版,自己买的纸质版本看的这本书,很不错,里面把机器学习原理和完整流程讲的很透彻
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发表于 2021-2-16 23:38:44 | 显示全部楼层
本帖最后由 fallow 于 2021-2-16 23:45 编辑

经过大大检验过的内容。可是下载后看了下,是纯英文的文字版哦。
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