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机器学习实战:基于Scikit-Learn和TensorFlowpdf电子书

简介机器学习实战:基于Scikit-Learn和TensorFlow中文版怎么样? 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...
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机器学习实战:基于Scikit-Learn和TensorFlow中文版怎么样?最新电子版百度云下载

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。


作者简介:
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。

目录:
第1章 机器学习概览11
第2章 端到端的机器学习项目39
第3章 分类80
第4章 训练模型102
第5章 支持向量机136
第6章 决策树154
第7章 集成学习和随机森林165
第8章 降维185
第9章 运行TensorFlow205
第10章 人工神经网络简介227
第11章 训练深度神经网络245
第12章 跨设备和服务器的分布式TensorFlow279
第13章 卷积神经网络31

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