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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