Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南（影印版） pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

☆☆☆☆☆
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Aurélien Géron

东南大学出版社

2017-10-1

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2025-02-04

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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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作为同类读物，较为全面，适用于进阶期修炼推荐，有助于理解算法原理与实践（思路）指引。

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感觉最好还是有点基本概念更好懂。。建议，NG网课入门，这本书加强。另外，没有中文版，英文版读起来也很舒服鸭。

评分☆☆☆☆☆

入门佳作

评分☆☆☆☆☆

入门书，偏实现和应用，一些topic仅仅是入门，浅尝辄止。tf的学习还是不太友好。

评分☆☆☆☆☆

需要反复看

读后感

评分☆☆☆☆☆

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...

评分☆☆☆☆☆

https://github.com/it-ebooks/hands-on-ml-zh ==========================================================================================================================================================

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比一些照着pakcage的API tutorial抄出来的书姿势水平不知道高到哪里去了。个人认为这本书最精华的部分在于Appendix B 机器学习项目清单，基本上工业界做一套Machine Learning解决方案顺着这个checklist问一遍自己就够了，需要Presentation的场合按照这个结构来组织也非常合适...

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