机器学习实战基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow:原书第3版--聚文网

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舞蹈音乐的基础理论与应用

编辑推荐

随着一系列的技术突破，深度学习推动了整个机器学习领域的发展。现在，即使是对这项技术几乎一无所知的程序员也可以使用简单有效的工具来实现“可以自动从数据中学习”的程序。这本畅销书的更新版通过具体的示例、非常少的理论和可用于生产环境的Python框架（Scikit-Learn、Keras和TensorFlow）来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。在本书中，你会学到一系列可以快速使用的技术，从简单的线性回归开始，一直到深度神经网络。书中提供了大量的代码示例，并且每章的练习题可以帮助你应用所学的知识，你只需要有一些编程经验。通过本书，你将能够： ·使用Scikit-Learn通过端到端项目来学习机器学习基础知识。 ·探索几个模型，包括支持向量机、决策树、随机森林和集成方法。 ·探索无监督学习技术，如降维、聚类和异常检测。 ·深入研究神经网络架构，包括卷积网络、循环网络、生成对抗网络、自动编码器、扩散模型和转换器。 ·使用TensorFlow和Keras构建和训练用于计算机视觉、自然语言处理、生成模型和深度强化学习的神经网络。

内容简介

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。书中内容广博，覆盖了机器学习的各个领域，不仅介绍了传统的机器学习模型，包括支持向量机、决策树、随机森林和集成方法，还提供了使用Scikit-Learn进行机器学习的端到端训练示例。作者尤其对深度神经网络进行了深入的探讨，包括各种神经网络架构、强化学习，以及如何使用TensorFlow/Keras库来构建和训练神经网络。本书兼顾理论与实战，既适合在校学生，又适合有经验的工程师。

前言1
第一部分机器学习的基础知识11
第1章机器学习概览13
1.1 什么是机器学习14
1.2 为什么使用机器学习14
1.3 应用示例17
1.4 机器学习系统的类型18
1.5 机器学习的主要挑战33
1.6 测试和验证39
1.7 练习题43
第2章端到端机器学习项目44
2.1 使用真实数据44
2.2 放眼大局46
2.3 获取数据50
2.4 探索和可视化数据以获得见解63
2.5 为机器学习算法准备数据69
2.6 选择和训练模型87
2.7 微调模型91
2.8 启动、监控和维护系统96
2.9 试试看99
……

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

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