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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参考手册 深度阐述机器学搭建、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监督学归算法以及集成学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。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。部分涵盖机器学知识和 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监督学归算法的实现和分类以及集成学。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。后一含 Pytorch 中神经网络的详细端到端解决方案。本书可以帮助读者实现机器学经网络解决方案。 主题如下:
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