發表於2025-02-25
Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow 2025 pdf epub mobi 電子書 下載
It is probably preferable to be comfortable with the overall process and know three or four algorithms well rather than to spend all your time exploring advanced algorithms and not enough time on the overall process.
評分目前讀到第5章,對於小白來說雖然略難但是受益匪淺啊,至於書的質量前麵褒揚的話絕對不為過,說說我的自虐曆程,到第二章實例分析的時候作者說擼起袖子彆怕髒手????,我就乖乖的開始跟著擼代碼 python不太好,各種不懂有沒有 但是也不管那麼多就是強擼,到現在很多以前不懂...
評分It is probably preferable to be comfortable with the overall process and know three or four algorithms well rather than to spend all your time exploring advanced algorithms and not enough time on the overall process.
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tensorflow的官方文檔寫的比較亂,這本書的齣現,恰好拯救瞭一批想入門tf,又看不進去官方文檔的人。行文非常棒,例子豐富,有助於工程實踐。這本書上提到瞭一些理論,簡單形象;但是,理論不是此書的重點,也不應是此書的重點。這本書對於機器學習小白十分友好,讀完瞭也就差...
圖書標籤: 機器學習 TensorFlow Python sklearn 人工智能 ML 深度學習 計算機
由於自己準備紮身PyTorch的懷抱,TensorFlow就先不看瞭~
評分全乾貨,當代工程師必讀
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。
評分理論結閤實踐的入門書,讀起來有相當難度,值得剋服
評分隻看瞭tensorflow部分,還可以說的比較清楚
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