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Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow pdf epub mobi 著者簡介

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Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow pdf epub mobi 圖書描述

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Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow pdf epub mobi 圖書目錄

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發表於2025-03-29

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https://github.com/it-ebooks/hands-on-ml-zh ==========================================================================================================================================================  

評分☆☆☆☆☆

比一些照著pakcage的API tutorial抄齣來的書姿勢水平不知道高到哪裏去瞭。 個人認為這本書最精華的部分在於Appendix B 機器學習項目清單，基本上工業界做一套Machine Learning解決方案順著這個checklist問一遍自己就夠瞭，需要Presentation的場閤按照這個結構來組織也非常閤適...  

評分☆☆☆☆☆

https://github.com/it-ebooks/hands-on-ml-zh ==========================================================================================================================================================  

評分☆☆☆☆☆

比一些照著pakcage的API tutorial抄齣來的書姿勢水平不知道高到哪裏去瞭。 個人認為這本書最精華的部分在於Appendix B 機器學習項目清單，基本上工業界做一套Machine Learning解決方案順著這個checklist問一遍自己就夠瞭，需要Presentation的場閤按照這個結構來組織也非常閤適...  

評分☆☆☆☆☆

================================================== [https://github.com/DeqianBai/Hands-on-Machine-Learning] ================================================== 自己翻譯的版本，還在更新，打開一個Jupyter 文件就可以一邊學習理論，一遍進行操作驗證 原書的代碼示例...  

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出版者:O'Reilly Media

作者:Aurélien Géron

出品人:

頁數:450

譯者:

出版時間:2017-1-25

價格:USD 49.99

裝幀:Paperback

isbn號碼:9781491962299

叢書系列:

評分☆☆☆☆☆

略讀 概述 ml的教程那麼多 其實來來迴迴就是那些東西。而且是一門發展中的學科 模仿神經網絡還沒模仿完全 不時有新東西 alphaGo就是誤打誤撞弄齣來的

評分☆☆☆☆☆

略讀 概述 ml的教程那麼多 其實來來迴迴就是那些東西。而且是一門發展中的學科 模仿神經網絡還沒模仿完全 不時有新東西 alphaGo就是誤打誤撞弄齣來的

評分☆☆☆☆☆

精彩! 理論與實踐兼備，Know-How、Know-What, Know-Why的優秀融閤。作者功底深厚，橫跨産學研。本書並不像學術書籍沉迷於公式和調參，也不像工程書籍沉醉於API的介紹和調用。本書在介紹模型和包的同時，還介紹瞭模型背後的思想。讓你看到，前人在解決現有模型存在的問題時，為瞭哪怕在外人看來微不足道的進步，都做瞭哪些漂亮的工作，提齣瞭什麼優美的解法。在擬閤(偏差)和泛化(方差)間完美權衡，這隻能是藝術。 "人腦是一個神奇的發現規律的係統，這意味著大腦非常容易發生過擬閤"。 "模型是觀察的簡化版本。簡化意味著捨棄無法進行推廣的錶麵細節。但是，要確定捨棄什麼數據、保留什麼數據，必須要做假設。如果不對數據做假設，就沒有理由選擇一個模型而不選另一個。這稱作沒有免費午餐(NFL)公理"。

評分☆☆☆☆☆

五星佳作。目前我所瞭解到的麵嚮編程的ML/DL技術書籍中最好的一本，完美詮釋什麼叫“理論聯係實際”。適閤有CS背景的對ML/DL有興趣的讀者，無論是想熟悉理論還是想練習實現。如果有一定的Python經驗讀起來會更舒服，另外推薦作者在Github放齣的Notebooks, 這個是書中代碼和樣例的補充，配閤書籍本身更能加深理解。前後共花費四周讀完，目前我還有兩個附錄沒有看，打算把所有額外的Notebooks再過一遍。單就精彩程度而言，第2、3章的Pipeline和Checklist，CNN和RNN的short introduction，不同的優化方法的對比（進化曆程）這幾個部分寫得最好。

評分☆☆☆☆☆

很不錯的入門書，要點清晰，paper引用給的也全

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