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机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow[法]奥雷利安·杰龙（Aurélien Géron）机械 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
本书主要分为两个部分。*部分为第1章到第8章，涵盖机器学习的基础理论知识和基本算法——从线性回归到随机森林等，帮助读者掌握Scikit-Learn的常用方法；第二部分为第9章到第16章，探讨深度学习和常用框架TensorFlow，一步一个脚印地带领读者使用TensorFlow搭建和训练深度神经网络，以及卷积神经网络。
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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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