机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow pdf epub mobi txt 电子书下载 2024

☆☆☆☆☆
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Aurélien Géron

机械工业出版社

王静源

2018-8

459

119.00

平装

O'reilly系列

9787111603023

图书标签: 机器学习 tensorflow sklearn 深度学习 Python 人工智能 TensorFlow 计算机

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发表于2024-12-25

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图书描述

本书主要分为两个部分。第一部分为第1章到第8章，涵盖机器学习的基础理论知识和基本算法——从线性回归到随机森林等，帮助读者掌握Scikit-Learn的常用方法；第二部分为第9章到第16章，探讨深度学习和常用框架TensorFlow，一步一个脚印地带领读者使用TensorFlow搭建和训练深度神经网络，以及卷积神经网络。

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著者简介

Aurelien Geron 是机器学习方面的顾问。他曾是Google软件工程师，在2013年到2016年主导了YouTube视频分类工程。2002年和2012年，他还是Wifirst公司（一家法国的无线ISP）的创始人和首席技术官，2001年是Ployconseil公司（现在管理电动汽车共享服务Autolib）的创始人和首席技术官。

图书目录

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用户评价

评分☆☆☆☆☆

后半部分翻译欠妥，可以对照github阅读。

评分☆☆☆☆☆

在熟pandas/numpy/python的前提下，还需要配合专门讲算法的书才能看的下去看得懂吧

评分☆☆☆☆☆

我感觉还挺好的可惜自己理解能力有限。

评分☆☆☆☆☆

忍不住从五分降低到四分，后面深度学习那块的翻译者是机器翻译后根本没调吧。读起来根本就晦涩曲解，出书可是会一直流传的，这骂名且背着吧。等看具体内容介绍部分的感觉吧，反正感觉tf介绍很不好，还不如网贴。后续深度学习部分，有些像文献综述，作者的深度和广度的确是有的，只是不太适合初学者扎实基础用，很多方法先有个概览，后面再找书扎扎实实推导吸收。机器学习或者深度学习，是一个需要实践推动的学科，需要跑模型，思考，再去理解某些优化方式或者模型的特点，以及表现优秀的原因。

评分☆☆☆☆☆

神经网络之前认真看了一下，果然还是看到代码会更有体会

读后感

评分☆☆☆☆☆

tensorflow的官方文档写的比较乱，这本书的出现，恰好拯救了一批想入门tf，又看不进去官方文档的人。行文非常棒，例子丰富，有助于工程实践。这本书上提到了一些理论，简单形象；但是，理论不是此书的重点，也不应是此书的重点。这本书对于机器学习小白十分友好，读完了也就差...

评分☆☆☆☆☆

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...

评分☆☆☆☆☆

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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