Advertisement

Hands-On Machine Learning Using Scikit-Learn and TensorFlow (PDF)

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
这本书详细介绍了如何使用Scikit-Learn和TensorFlow进行机器学习实践，适合希望深入了解这两种流行Python库的数据科学家和技术爱好者。 当大多数人听到“机器学习”这个词时，脑海中浮现的往往是机器人：要么是可靠的仆人，要么就是《终结者》中的致命威胁。然而，机器学习不仅仅是一个遥远未来的幻想，它已经存在了多年，在一些专门的应用中如光学字符识别（OCR）就已经开始应用。不过真正让数百万人生活受益的第一个大众化的机器学习应用程序是在1990年代出现的：那就是垃圾邮件过滤器。虽然这并不是自我意识的“天网”，但它确实符合机器学习的标准定义（它已经学得如此之好，你几乎不需要再手动将电子邮件标记为垃圾邮件）。随后出现了数百种其他机器学习应用，现在它们静静地支持着我们日常使用的各种产品和功能，从更精准的产品推荐到语音搜索。那么问题来了：机器学习的边界在哪里？究竟什么是“让机器学会”某种东西呢？如果我下载了一份维基百科的副本，我的电脑真的“学到了”什么吗？它变得更聪明了吗？ 在这一章中，我们将首先澄清一下机器学习是什么以及你可能为何想要使用它的原因。然后，在我们开始探索这个广阔的机器学习领域之前，我们会先查看一张地图来了解主要区域和标志性地标：监督式与非监督式的区别、在线学习与批处理的区别、基于实例的学习与模型驱动的方法等概念。接下来我们将讨论一个典型的机器学习项目的工作流程，探讨可能会遇到的主要挑战，并涵盖如何评估和微调一个机器学习系统。 本章介绍了每个数据科学家都应该烂熟于心的基本概念（以及一些专业术语）。这将是整个书中唯一没有太多代码的高层面概述章节，内容相对简单。但在继续阅读本书之前，请确保你对所有这些概念都有清晰的理解。所以请准备好咖啡，让我们开始吧！

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Hands-On Machine Learning Using Scikit-Learn and TensorFlow (PDF)
    优质
    这本书详细介绍了如何使用Scikit-Learn和TensorFlow进行机器学习实践，适合希望深入了解这两种流行Python库的数据科学家和技术爱好者。 当大多数人听到“机器学习”这个词时，脑海中浮现的往往是机器人：要么是可靠的仆人，要么就是《终结者》中的致命威胁。然而，机器学习不仅仅是一个遥远未来的幻想，它已经存在了多年，在一些专门的应用中如光学字符识别（OCR）就已经开始应用。不过真正让数百万人生活受益的第一个大众化的机器学习应用程序是在1990年代出现的：那就是垃圾邮件过滤器。虽然这并不是自我意识的“天网”，但它确实符合机器学习的标准定义（它已经学得如此之好，你几乎不需要再手动将电子邮件标记为垃圾邮件）。随后出现了数百种其他机器学习应用，现在它们静静地支持着我们日常使用的各种产品和功能，从更精准的产品推荐到语音搜索。那么问题来了：机器学习的边界在哪里？究竟什么是“让机器学会”某种东西呢？如果我下载了一份维基百科的副本，我的电脑真的“学到了”什么吗？它变得更聪明了吗？ 在这一章中，我们将首先澄清一下机器学习是什么以及你可能为何想要使用它的原因。然后，在我们开始探索这个广阔的机器学习领域之前，我们会先查看一张地图来了解主要区域和标志性地标：监督式与非监督式的区别、在线学习与批处理的区别、基于实例的学习与模型驱动的方法等概念。接下来我们将讨论一个典型的机器学习项目的工作流程，探讨可能会遇到的主要挑战，并涵盖如何评估和微调一个机器学习系统。 本章介绍了每个数据科学家都应该烂熟于心的基本概念（以及一些专业术语）。这将是整个书中唯一没有太多代码的高层面概述章节，内容相对简单。但在继续阅读本书之前，请确保你对所有这些概念都有清晰的理解。所以请准备好咖啡，让我们开始吧！
     
  • Hands-On Machine Learning Using Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow...
    优质
    本书《动手学机器学习》通过使用Scikit-Learn、Keras和TensorFlow等工具，提供了丰富的实践案例与教程，帮助读者掌握现代机器学习技术。 Recent advancements in deep learning have significantly propelled the field of machine learning forward. Now, even those with little technical knowledge can utilize straightforward and effective tools to create programs that learn from data. This practical guide demonstrates how to achieve this through concrete examples, minimal theory, and two production-ready Python frameworks: Scikit-Learn and TensorFlow. Author Aurélien Géron provides an intuitive understanding of the concepts and tools necessary for building intelligent systems. You will explore a variety of techniques starting with simple linear regression and progressing towards deep neural networks. Each chapter includes exercises to reinforce your learning, requiring only programming experience as a prerequisite. * Navigate through the machine learning landscape, particularly focusing on neural nets. * Use Scikit-Learn to follow an example project from start to finish in machine learning. * Examine several training models including support vector machines, decision trees, random forests, and ensemble methods. * Utilize TensorFlow to build and train neural networks. * Delve into various neural network architectures such as convolutional nets, recurrent nets, and deep reinforcement learning. * Learn techniques for both training and scaling deep neural networks.
     
  • Hands-On Machine Learning Using Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow...
    优质
    《Hands-On Machine Learning Using Scikit-Learn, Keras, & TensorFlow》是一本深入浅出介绍机器学习实践的书籍，涵盖了Scikit-learn、Keras和TensorFlow等流行库的应用。 Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow (2nd Edition) covers the concepts, tools, and techniques necessary to build intelligent systems. This book provides practical guidance on using these popular libraries for machine learning tasks.
     
  • Hands-On Machine Learning Using Scikit-Learn, 3rd Edition
    优质
    《Hands-On Machine Learning Using Scikit-Learn, 3rd Edition》是一本深入浅出地介绍如何使用Scikit-learn库进行机器学习实践的书籍，适合数据科学家和工程师阅读。 《动手学机器学习：使用Scikit-Learn、Keras和TensorFlow构建智能系统》第3版，作者是Aurélien Géron。这本书涵盖了概念、工具和技术，帮助读者建立智能化的系统。
     
  • Machine Learning Using PyTorch and Scikit-Learn - Packt (2022)
    优质
    本书《利用PyTorch和Scikit-Learn进行机器学习》由Packt出版社于2022年出版，深入讲解了如何使用这两种流行的Python库来构建高效的机器学习模型。 本书讲解了如何利用Python语言编写机器学习与深度学习模型，并着重介绍了PyTorch及Scikit-Learn这两个流行的机器学习框架的使用方法。读者将掌握应用这些工具构建分类、回归、聚类等常见类型机器学习模型的技术，同时也能了解运用深度学习技术解决图像分类和自然语言处理等问题的方法。本书适合具备一定Python编程基础的学习者阅读，同时也非常适合那些想要入门机器学习与深度学习领域的初学者。
     
  • Hands-On Machine Learning with Python: Concepts and Applications...
    优质
    《Hands-On Machine Learning with Python》是一本实践导向的机器学习书籍，通过Python语言教授核心概念和应用。书中涵盖各种算法及模型，并提供大量案例研究。适合初学者与进阶读者阅读。 Hands On Machine Learning with Python by John Anderson, published on 6 Aug. 2018, has an ISBN of 1724731963 and contains 224 pages in EPUB format with a file size of 2.22 MB.
     
  • Hands On Transfer Learning Using Python
    优质
    本书《Hands On Transfer Learning Using Python》通过实际案例，教授读者如何使用Python进行迁移学习，适用于机器学习开发者和数据科学家。 迁移学习Python实战 Hands on transfer learning with Python 这本书深入浅出地介绍了如何使用Python进行迁移学习，涵盖了从基础概念到实际应用的各个方面，帮助读者掌握利用现有模型解决新问题的有效方法和技术。
     
  • Deep Learning (Series on Adaptive Computation and Machine Learning)...
    优质
    《深度学习》是麻省理工出版社自适应计算与机器学习系列的一部分，该书全面介绍了人工神经网络和深度学习模型及其应用，为研究人员和从业者提供了宝贵的资源。 《深度学习》（适应性计算与机器学习系列）最新中文版。
     
  • Deep Learning (Series on Adaptive Computation and Machine Learning)...
    优质
    《深度学习》是麻省理工学院出版社“自适应计算与机器学习系列”中的一部重要著作，系统阐述了深度学习领域的核心理论和技术。 Deep Learning (Adaptive Computation and Machine Learning series) is authored by Ian Goodfellow, a Research Scientist at OpenAI; Yoshua Bengio, Professor of Computer Science at the Université de Montréal; and Aaron Courville, Assistant Professor of Computer Science at the Université de Montréal.
     
  • Machine Learning Using TensorFlow Cookbook: Packt 出版的《使用 TensorFlow...
    优质
    本书由Packt出版社出版，提供了利用TensorFlow进行机器学习的实际指导和解决方案。通过丰富的食谱帮助读者解决各种问题，并深入理解其工作原理。适合希望用TensorFlow构建智能应用的开发者阅读。 《使用TensorFlow Cookbook进行机器学习》是一本由Packt出版的专业指南，旨在帮助读者深入理解和应用TensorFlow这一强大的深度学习框架。这本书通过一系列实践性的示例和代码，讲解了如何利用TensorFlow解决各种机器学习问题。 TensorFlow是由Google开发的一个开源库，用于数值计算和大规模机器学习。它支持数据流图的构建，可以方便地定义、优化和部署复杂的数学模型。在TensorFlow中，张量表示多维数组，可以从简单的数字到复杂的多层神经网络的数据结构。 本书涵盖了以下几个关键知识点： 1. **TensorFlow基础知识**：包括安装TensorFlow，理解数据流图的概念以及基本的张量操作如创建、加法和乘法等。 2. **变量和会话**：在TensorFlow中，学习如何初始化并使用变量及管理会话是基础且重要的内容。 3. **控制流**：掌握条件执行不同的操作（例如if-else语句和循环）对于编写更复杂的模型至关重要。 4. **数据预处理**：包括数据清洗、归一化和特征工程等步骤，书中介绍如何使用TensorFlow进行这些预处理工作。 5. **模型训练**：学习设置损失函数、选择优化器并训练模型是本书的重点内容之一。 6. **神经网络架构**：从简单的感知机到复杂的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），书中解释了各种基本的神经网络及其工作原理与应用场景。 7. **深度学习应用**：包括图像分类、文本分析、自然语言处理（NLP）、推荐系统等，读者可以学会如何使用TensorFlow构建这些应用。 8. **模型评估与保存**：了解如何通过验证集和测试集来评估模型性能，并掌握保存及加载模型的方法以便后续使用。 9. **Jupyter Notebook**：书中的代码示例可能是在这种交互式编程工具中编写和运行的，便于学习分享代码。 10. **实战项目**：通过实际案例实践所学知识以提升解决问题的能力。 总之，《使用TensorFlow Cookbook进行机器学习》不仅帮助读者深化对TensorFlow的理解，还能获得实用的操作经验来应对复杂的机器学习项目挑战。这是一本非常适合初学者和有一定基础的开发者进阶的学习资源。