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机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow（原书第3版） [法]奥雷利安·杰龙 深度学习四大名著全新升级版，为机器学习落地实践提供翔实指导，Keras之父鼎力推荐
随着一系列的技术突破，深度学习推动了整个机器学习领域的发展。现在，即使是对这项技术几乎一无所知的程序员也可以使用简单有效的工具来实现 可以自动从数据中学习 的程序。这本畅销书的更新版通过具体的示例、非常少的理论和可用于生产环境的Python框架（Scikit-Learn、Keras和TensorFlow）来帮助你直观地理解并掌握构建智能系统所需要的概念和工具。 在本书中，你会学到一系列可以快速使用的技术，从简单的线性回归开始，一直到深度神经网络。书中提供了大量的代码示例，并且每章的练习题可以帮助你应用所学的知识，你只需要有一些编程经验。 通过本书，你将能够： 使用Scikit-Learn通过端到端项目来学习机器学习基础知识。 探索几个模型，包括支持向量机、决策树、随机森林和集成方法。 探索无监督学习技术，如降维、聚类和异常检测。 深入研究神
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scikit learn机器学习实战人工智能数据分析算法框架教程书从入门到精通自然语言机器学习处理神经网络与深度学习程序
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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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【全3册】机器学习实战基于SCIKIT-LEARN、KERAS和TENSORFLOW原书第2版+机器学习公式推导与代码实
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