机器学习实战:Scikit-Learn与TensorFlow指南
需积分: 5 145 浏览量
更新于2024-07-19
收藏 45.31MB PDF 举报
"这是一本由Aurélien Géron编写的实践导向的机器学习教程,专注于使用Scikit-Learn和TensorFlow构建智能系统。书中深入浅出地讲解了机器学习的概念、工具和技术。"
在《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow》这本书中,作者Aurélien Géron提供了对机器学习领域的全面介绍,特别是针对两个最流行的开源库——Scikit-Learn和TensorFlow的实践应用。这本书不仅适合初学者,也对有一定经验的开发者有很高的参考价值。
首先,书中详尽阐述了机器学习的基础概念,包括监督学习、无监督学习和强化学习的原理。读者将了解到如何通过训练数据来构建模型,以及如何利用这些模型进行预测和决策。此外,书中还涵盖了特征工程,这是机器学习中至关重要的一环,它涉及如何从原始数据中提取有用的特征,以提升模型的性能。
其次,Scikit-Learn库的使用是本书的重点之一。Scikit-Learn是一个强大的Python机器学习库,提供了一系列预封装的算法,如线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林等。作者展示了如何使用Scikit-Learn进行数据预处理、模型选择、调参优化,并给出了实用的代码示例。
然后,书中的另一大主题是深度学习,主要通过TensorFlow框架来讲解。TensorFlow是一个用于数值计算的强大平台,特别适合构建深度神经网络。读者将学习到如何创建和训练各种类型的神经网络,包括卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN),以及如何应用这些网络进行图像识别、自然语言处理等任务。
书中还包含了实战案例,让读者有机会将所学应用于实际问题,如分类、回归、聚类、降维等。此外,还涵盖了评估模型性能的方法,如交叉验证、AUC-ROC曲线、混淆矩阵等,帮助读者理解模型在不同场景下的优劣。
最后,作者讨论了模型的部署和监控,这对于确保机器学习系统在生产环境中的稳定性和有效性至关重要。书中还涵盖了持续集成和持续部署(CI/CD)的概念,帮助读者理解如何将机器学习模型无缝地融入到软件开发流程中。
《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow》是一本综合性的机器学习教程,它不仅提供了理论知识,还强调了实践操作,使得读者能够从理论到实践,从基础知识到高级技术,全面掌握机器学习的方方面面。
2018-01-02 上传
2017-11-12 上传
2017-12-23 上传
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
![](https://profile-avatar.csdnimg.cn/fc3066c24fc24540993d12284bd2f6a1_seatonqiu.jpg!1)
seatonqiu
- 粉丝: 6
- 资源: 6
最新资源
- Lombok 快速入门与注解详解
- SpringSecurity实战:声明式安全控制框架解析
- XML基础教程:从数据传输到存储解析
- Matlab实现图像空间平移与镜像变换示例
- Python流程控制与运算符详解
- Python基础:类型转换与循环语句
- 辰科CD-6024-4控制器说明书:LED亮度调节与触发功能解析
- AE particular插件全面解析:英汉对照与关键参数
- Shell脚本实践:创建tar包、字符串累加与简易运算器
- TMS320F28335:浮点处理器与ADC详解
- 互联网基础与结构解析:从ARPANET到多层次ISP
- Redhat系统中构建与Windows共享的Samba服务器实战
- microPython编程指南:从入门到实践
- 数据结构实验:顺序构建并遍历链表
- NVIDIA TX2系统安装与恢复指南
- C语言实现贪吃蛇游戏基础代码