机器学习从入门到入职：用sklearn与keras搭建人工智能模型

机器学习从入门到入职：用sklearn与keras搭建人工智能模型

作者
张威
语言
简体中文
出版社
电子工业出版社 版次：第1版
出版日期
2020年1月1日
品牌
电子工业出版社有限公司
纸书页数
605页
电子书格式
epub,pdf,mobi,azw3,txt,fb2,djvu
文件大小
169014 KB
下载次数
6430
更新日期
2021-12-07
运行环境
PC/Windows/Linux/Mac/IOS/iPhone/iPad/iBooks/Kindle/Android/安卓/平板
下载地址
内容简介

近年来机器学习是一个热门的技术方向，但机器学习本身并不是一门新兴学科，而是多门成熟学科（微积分、统计学与概率论、线性代数等）的集合。其知识体系结构庞大而复杂，为了使读者朋友能够把握机器学习的清晰的脉络，本书尽可能从整体上对机器学习的知识架构进行整理，并以Sklearn和Keras等机器学习框架对涉及的相关理论概念进行代码实现，使理论与实践相结合。本书分为4个部分：第1章至第3章主要介绍机器学习的概念、开发环境的搭建及模型开发的基本流程等；第4章至第7章涵盖回归、分类、聚类、降维的实现原理，以及机器学习框架Sklearn的具体实现与应用；第8章至第12章主要阐述深度学习，如卷积神经网络、生成性对抗网络、循环神经网络的实现原理，以及深度学习框架Keras的具体实现与应用；第13章简单介绍机器学习岗位的入职技巧。本书可作为机器学习入门者、对机器学习感兴趣的群体和相关岗位求职者的参考用书。

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