机器学习入门与实战――基于scikit-learn和Keras
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机器学习之路――Caffe、Keras、scikit-learn实战 阿布、胥嘉幸 著 9787121321603 电子 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
机器学习需要一条脱离过高理论门槛的入门之路。本书《机器学习篇》从小红帽采蘑菇的故事开篇,介绍了基础的机器学习分类模型的训练(第1章)。如何评估、调试模型?如何合理地发掘事物的特征?如何利用几个模型共同发挥作用?后续章节一步一步讲述了如何优化模型,更好地完成分类预测任务(第2章),并且初步尝试将这些技术运用到金融股票交易中(第3章)。自然界*好的非线性模型莫过于人类的大脑。《深度学习篇》从介绍并对比一些常见的深度学习框架开始(第4章),讲解了DNN模型的直观原理,尝试给出一些简单的生物学解释,完成简单的图片识别任务(第5章)。后续章节在此基础上,完成更为复杂的图片识别CNN模型(第6章)。接着,本书展示了使用Caffe完成一个完整的图片识别项目,从准备数据集,到完成识别任务(第7章)。后面简单描述了RN
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机器学习入门与实战:基于scikit-learn和Keras
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机器学习之路——Caffe、Keras、scikit-learn实战 本书适合能看懂Python 代码,对机器学习感兴趣,期望入门的读者。
都说这年头不会点机器学习不好意思出门,但高深的数学理论,复杂的算法又让很多人忘而却步,不知从何下手,《机器学习篇》绕过理论障碍,打通了一条由浅入深的机器学习之路。 丰富的实战案例讲解,介绍如何将机器学习技术运用到股票量化交易、图片渲染、图片识别等领域。
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场景式学习,全面覆盖机器学习深度学习强化学习深度强化学习及模型的迁移学习,没有机器学习专业基础也能够上手设计与开发机器学习产品,内容全面,深入浅出,工具多样,案例丰富,授人以渔。 1.内容全面 全面覆盖了机器学习的三大领域:有监督学习、无监督学习、强化学习。在分析它们的传统算法模型后,着重解析近年来取得突破的深度学习在人工智能方面的应用。 2.深入浅出 用生活化的语言描述算法与模型的原理与作用,并给出实践指导和案例解析。使得没有任何专业基础的读者在学习本书后能够独立设计与开发机器学习产品。 3.工具多样 理论内容全面,以至于没有哪个工具能够全部实现这些模型,因此在每一个模型的实践部分选取*合适的工具。总体来看,本书围绕scikit-learn与TensorFlow展开实践,并在需要时引入其他工具。 4.案例丰富
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机器学习之路(Caffe\Keras\scikit-learn实战)
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