题名:
机器学习实战   / (法) 奥雷利安·杰龙著 , 宋能辉, 李娴译
ISBN:
978-7-111-74971-4 价格： CNY159.00
语种:
chi
载体形态:
723页 图 24cm
出版发行:
出版地： 北京 出版社： 机械工业出版社 出版日期： 2024
内容提要:
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。 
主题词:
机器学习  
中图分类法:
TP181 版次： 5
主要责任者:
杰龙 著
次要责任者:
宋能辉 译
次要责任者:
李娴 译
责任者附注:
奥雷利安·杰龙，Aurelien Geron是机器学习方面的顾问。他是Google的前员工，在2013年到2016年领导过YouTube视频分类团队。