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發表於2025-01-22

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================================================== [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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評分

挺不錯的,推薦做ML的同學都拿來看看,一定能學到不少東西,尤其是接觸沒多久的 不足之處是例子還是稍顯不足,我個人更想要Kaggle真題解析 一些我比較喜歡的地方如下 1. 2-3章適閤所有剛接觸數據科學的同學 第2章 California housing(加州區域房價)的例子非常實際,能學到很...  

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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:

圖書標籤: 機器學習  TensorFlow  Python  sklearn  人工智能  ML  深度學習  計算機   


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Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow pdf epub mobi 用戶評價

評分

挺不錯的。開頭的案例分析、概念講解都很好,後麵對神經網絡的介紹也不錯,代碼也非常有參考性。可惜之處就是案例有些少,我其實想看更多的應用,比如Kaggle真題解析100道這種

評分

挺不錯的。開頭的案例分析、概念講解都很好,後麵對神經網絡的介紹也不錯,代碼也非常有參考性。可惜之處就是案例有些少,我其實想看更多的應用,比如Kaggle真題解析100道這種

評分

大贊此書,真當的起深入淺齣。相比於書的內容,作者放在Github上的代碼更加全麵且處於不斷更新狀態,無形中增加瞭書的價值。順帶一提,notebook裏的Tensorboard圖需翻牆纔能正常顯示。

評分

在看過為數不多的機器學習編程入門書中,此書可謂首選,特彆是相較某些號稱不錯的書,內容幾乎依次照搬TensorFlow官方教程的例子,代碼解釋卻還不如官方教程清楚,感慨現在爛書真是越來越好寫。本書對數學的要求不高,前半本講各種算法,後半段TensorFlow做模型,兼顧原理和應用。

評分

這種書一不小心就會寫成API手冊, 但是這本理論和實踐兩邊都兼顧到瞭, 非常有指導意義.

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