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Python机器学习(原书第3版)
(美)塞巴斯蒂安·拉施卡 瓦希德·米尔贾利利更新时间:2021-06-11 16:14:46
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本书自第1版出版以来,备受广大读者欢迎。第3版结合TensorFlow2和scikit-learn的最新版本进行了更新,其范围进行了扩展,以涵盖强化学习和生成对抗网络(GAN)这两种最先进的机器学习技术。与同类书相比,本书除了介绍如何用Python和基于Python的机器学习软件库进行实践外,还讨论了机器学习概念的必要细节,同时对机器学习算法的工作原理、使用方法以及如何避免掉入常见的陷阱提供了直观且翔实的解释,是Python机器学习入门必读之作。书中涵盖了众多高效Python库,包括scikit-learn、Keras和TensorFlow等,系统性地梳理和分析了各种经典算法,并通过Python语言以具体代码示例的方式深入浅出地介绍了各种算法的应用,还给出了从情感分析到神经网络的一些实践技巧,可帮助读者快速解决自己和团队面临的一些重要问题。本书适用于机器学习的初学者和专业技术人员。
品牌:机械工业出版社
译者:陈斌
上架时间:2021-06-01 00:00:00
出版社:机械工业出版社
本书数字版权由机械工业出版社提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
Python机器学习(原书第3版)最新章节
查看全部- 18.5 本章小结
- 18.4 实现第一个RL算法
- 18.3 强化学习算法
- 18.2 RL的理论基础
- 18.1 概述——从经验中学习
- 第18章 用于复杂环境决策的强化学习
- 17.5 本章小结
- 17.4 其他的GAN应用
- 17.3 用卷积和Wasserstein GAN提高合成图像的质量
- 17.2 从零开始实现GAN
(美)塞巴斯蒂安·拉施卡 瓦希德·米尔贾利利
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