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题名:
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机器学习实战 / (法) Aurélien Géron著 , 宋能辉, 李娴译 |
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ISBN:
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978-7-111-66597-7 价格： CNY149.00 |
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语种:
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chi |
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载体形态:
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676页 图 24cm |
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出版发行:
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出版地： 北京 出版社： 机械工业出版社 出版日期： 2020 |
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内容提要:
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本书分为两大部分: 第一部分主要基于Scikit-Learn, 介绍机器学习的基础算法; 第二部分则使用TensorFlow和Keras, 介绍神经网络与深度学习。从外, 附录部分的内容也非常丰富, 包括课后练习题解答、机器学习项目清单、SVM对偶问题、自动微分和特殊数据结构等。书中内容广博, 覆盖了机器学习的各个领域, 不仅介绍了传统的机器学习模型, 包括支持向量机、决策树、随机森林和集成方法, 还提供了使用Scikit-Learn进行机器学习的端到端训练示例。作者尤其对深度神经网络进行了深入的探讨, 包括各种神经网络架构、强化学习, 以及如何使用TensorFlow/Keras库来构建和训练神经网络。 |
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主题词:
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机器学习 |
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中图分类法:
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TP181 版次： 5 |
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主要责任者:
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杰龙 著 |
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责任者附注:
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责任者Géron规范汉译姓: 杰龙 |
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责任者附注:
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Aurélien Géron, 是一名机器学习顾问和讲师。他是前Google员工, 于2013年至2016年领导YOutTube的视频分类团队。 |
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索书号:
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2 |