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- 题名/责任者:
- 机器学习实战:基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow/(法) 奥雷利安·杰龙著 宋能辉, 李娴译
- 出版发行项:
- 北京:机械工业出版社,2024/6/1
- ISBN及定价:
- 978-7-111-74971-4/CNY159.00
- 载体形态项:
- 736页;24cm
- 个人责任者:
- 杰龙 奥雷利安
- 个人次要责任者:
- 宋能辉/李娴
- 中图法分类号:
- TP181
- 版本附注:
- 据原书第3版译出
- 提要文摘附注:
- 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。此外，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。
- 使用对象附注:
- 高等院校在校学生，以及有经验的工程师
- 随书光盘:
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