实践机器学习:Scikit-Learn与TensorFlow指南
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"Hands On Machine Learning with Scikit Learn and TensorFlow - Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems by Aurélien Géron"
这本书是Aurélien Géron所著的《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow》,旨在帮助读者理解和应用机器学习的概念、工具和技术来构建智能系统。书中涵盖了从基础到高级的机器学习主题,同时结合了两个流行的开源库——Scikit-Learn和TensorFlow,这两个库在数据科学和人工智能领域中广泛应用。
在Scikit-Learn部分,读者可以学习到监督学习的基本概念,包括线性模型(如逻辑回归、岭回归和Lasso回归)、支持向量机(SVM)、决策树、随机森林以及集成方法(如梯度提升和AdaBoost)。此外,还涵盖了无监督学习的算法,如聚类(K-Means、DBSCAN等)和降维技术(PCA、t-SNE)。书中还会讨论特征选择、模型评估与验证、网格搜索调参等关键实践技巧。
TensorFlow部分则深入介绍了深度学习的基础,包括神经网络的构建、反向传播、损失函数、优化器以及激活函数。读者将学习如何使用TensorFlow构建卷积神经网络(CNN)用于图像识别,循环神经网络(RNN)处理序列数据,如自然语言,以及如何利用TensorFlow实现强化学习算法。此外,书中也会涉及模型保存、恢复与迁移学习等实际应用问题。
除了理论知识,本书还提供了丰富的实战案例,帮助读者将学到的概念应用到实际问题中,从而提高解决复杂问题的能力。书中的代码示例和练习将帮助读者加深理解,并掌握机器学习项目的工作流程。
通过阅读本书,读者不仅可以掌握Scikit-Learn和TensorFlow的基本操作,还能了解到机器学习的最新发展,为成为数据科学家或机器学习工程师打下坚实基础。同时,作者强调实践与理论的结合,使得本书适合从初学者到有一定经验的从业者阅读。
2018-01-12 上传
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