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Python机器学习实战:基于Scikit-learn与PyTorch的神经网络解决方案 一本书,帮助读者了解和应用机器学习与深度学习
NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn以及Pytorch,一应俱全 涵括常见应用场景,可作为初学者入门指南以及从业者中长期参考手册 深度阐述机器学习环境搭建、数据加载、数值处理、数据分析和可视化 结合理论和实践来解释监督学习、无监督学习、回归算法以及集成学习 通过一个端到端解决方案来解释复杂的卷积神经网络架构、原理和实现 本书分为三个部分。第一部分向您介绍使用 Python 的数字运算和数据分析工具,并深入解释环境配置、数据加载、数值处理、数据分析和可视化。第二部分涵盖机器学习基础知识和 Scikit-learn 库。它还通过理论和实践课程以简单的方式解释了监督学习、无监督学习、回归算法的实现和分类以及集成学习方法。第三部分解释了复杂的神经网络架构,并详细介绍了卷积神经网络的内部工作和实现。最后一章包含 Pytorch 中神经网络的详细
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采用基于任务的方式介绍机器学习 涵盖在构建机器学习模型时可能遇到的常见任务 提供近200个小任务的解决方案,以及代码 在代码中加深对理论的理解
本书从MLP、CNN 和 RNN 3 种主要神经网络模型开始,先图解,再实现,后是更多的实战应用案例,循序渐进地进行讲解,不仅可以让读者实际使用 Python实现深度学习,更可以了解各种神经网络的来龙去脉,深入且真正了解神经网络的理论基础,终让读者能够真正构建出自己的神经网络模型。 本书涵盖内容 ◎ 人工智能、机器学习、深度学习的基础 ◎ 从基础的神经网络到构建深度学习模型 ◎ 突破性的卷积神经网络在计算机视觉中的应用 ◎ 处理自然语言等具序列性数据的循环神经网络 ◎ 构建并调整自己的神经网络模型 ◎ 神经网络的模型视觉化、共享与输出 ●本书采用图解的形式,让你快速理解工作原理,数学不好也没关系。 ●大量案例,教你用适当的算法调整模型,提高模型准确率。 ●解说各种类型数据的预处理方法,让预测结果更准确。 本书主要知识点及部
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