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Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南(影印版)

简体网页||繁体网页
Aurélien Géron
东南大学出版社
2017-10-1
0
98.00元
平装
9787564173715

图书标签: 机器学习  TensorFlow  Python  Scikit-Learn  深度学习  AI  计算机科学  计算机   


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发表于2025-02-18

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图书描述

通过具体的例子、很少的理论以及两款成熟的Python框架:Scikit-Learn和TensorFlow,作者Aurélien Géron会帮助你掌握构建智能系统所需要的概念和工具。你将会学习到各种技术,从简单的线性回归及发展到深度神经网络。每章的练习有助于你运用所学到的知识,你只需要有一些编程经验就行了。

探索机器学习,尤其是神经网络

使用Scikit-Learn全程跟踪一个机器学习项目的例子

探索各种训练模型,包括:支持向量机、决策树、随机森林以及集成方法

使用TensorFlow库构建和训练神经网络

深入神经网络架构,包括卷积神经网络、循环神经网络和深度强化学习

学习可用于训练和缩放深度神经网络的技术

运用实际的代码示例,无需了解过多的机器学习理论或算法细节

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著者简介

Aurélien Géron,是一名机器学习顾问。作为一名前Google职员,在2013至2016年间,他领导了YouTube视频分类团队。在2002至2012年间,他身为法国主要的无线ISP Wifirst的创始人和CTO,在2001年他还是Polyconseil的创始人和CTO,这家公司现在管理着电动汽车共享服务Autolib'。


图书目录


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用户评价

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之前有一些机器学习的了解,这本书看得很顺畅。看完可以实际做一些通用的项目。很大一部分原因应该是机器学习本身傻瓜式的应用难度。当然困难的问题和创新,还是少不了对理论更深入的了解。

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之前有一些机器学习的了解,这本书看得很顺畅。看完可以实际做一些通用的项目。很大一部分原因应该是机器学习本身傻瓜式的应用难度。当然困难的问题和创新,还是少不了对理论更深入的了解。

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看了英文版的,很适合初学者入门。但是最好能把统计学在复习一遍,边学边复习,虽然会很慢。所以现在开始学习统计学还来得及吗?

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写的相当好的一本书,特别是前12章,理论简明扼要,实践部分非常实用,帮我更好理解了机器学习中的很多问题。

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需要反复看

读后感

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第一部分写scikit的还行,后面第二部分关于神经网络部分,原文写的就乱,很多术语代码该解释的不解释,写的稀里糊涂,翻译更是糊涂,完全当不起5星。 举个例子,第13章330页最下面,“最后一层是不言而喻的:放弃正则化”,翻译的人你给我出来,解释一下什么是放弃正则化,那tm...  

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It is probably preferable to be comfortable with the overall process and know three or four algorithms well rather than to spend all your time exploring advanced algorithms and not enough time on the overall process.  

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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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It is probably preferable to be comfortable with the overall process and know three or four algorithms well rather than to spend all your time exploring advanced algorithms and not enough time on the overall process.  

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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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