探索机器学习,使用Scikit-Learn全程跟踪一个机器学习项目的例子;探索各种训练模型;使用TensorFlow库构建和训练神经网络,深入神经网络架构,包括卷积神经网络、循环神经网络和深度强化学习,学习可用于训练和缩放深度神经网络的技术。
主要分为两个部分。第一部分为第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。
学习推荐:
《机器学习实战基于Scikit-Learn和TensorFlow》高清中文版PDF,649页,带目录,文字能够复制;高清英文PDF,564页,带目录,文字能够复制;中英文两版可以对比学习。配套源代码;
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