Aurélien Géron,是一名机器学习顾问。作为一名前Google职员,在2013至2016年间,他领导了YouTube视频分类团队。在2002至2012年间,他身为法国主要的无线ISP Wifirst的创始人和CTO,在2001年他还是Polyconseil的创始人和CTO,这家公司现在管理着电动汽车共享服务Autolib'。
发表于2024-11-22
Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南(影印版) 2024 pdf epub mobi 电子书
挺不错的,推荐做ML的同学都拿来看看,一定能学到不少东西,尤其是接触没多久的 不足之处是例子还是稍显不足,我个人更想要Kaggle真题解析 一些我比较喜欢的地方如下 1. 2-3章适合所有刚接触数据科学的同学 第2章 California housing(加州区域房价)的例子非常实际,能学到很...
评分比一些照着pakcage的API tutorial抄出来的书姿势水平不知道高到哪里去了。 个人认为这本书最精华的部分在于Appendix B 机器学习项目清单,基本上工业界做一套Machine Learning解决方案顺着这个checklist问一遍自己就够了,需要Presentation的场合按照这个结构来组织也非常合适...
评分明年才出版,结合这两者的树很顺应时代需求啊,希望能出中文版,虽然英文读起来更好,但是为了效率,学习技术还是中文的来得更快些。
评分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.
评分tensorflow的官方文档写的比较乱,这本书的出现,恰好拯救了一批想入门tf,又看不进去官方文档的人。行文非常棒,例子丰富,有助于工程实践。这本书上提到了一些理论,简单形象;但是,理论不是此书的重点,也不应是此书的重点。这本书对于机器学习小白十分友好,读完了也就差...
图书标签: 机器学习 TensorFlow Python Scikit-Learn 深度学习 AI 计算机科学 计算机
通过具体的例子、很少的理论以及两款成熟的Python框架:Scikit-Learn和TensorFlow,作者Aurélien Géron会帮助你掌握构建智能系统所需要的概念和工具。你将会学习到各种技术,从简单的线性回归及发展到深度神经网络。每章的练习有助于你运用所学到的知识,你只需要有一些编程经验就行了。
探索机器学习,尤其是神经网络
使用Scikit-Learn全程跟踪一个机器学习项目的例子
探索各种训练模型,包括:支持向量机、决策树、随机森林以及集成方法
使用TensorFlow库构建和训练神经网络
深入神经网络架构,包括卷积神经网络、循环神经网络和深度强化学习
学习可用于训练和缩放深度神经网络的技术
运用实际的代码示例,无需了解过多的机器学习理论或算法细节
需要反复看
评分入门佳作
评分神书。读起来特别流畅,解释的也很通俗
评分买来一直没看完,偶然发现第2版都出了,赶紧翻一遍。
评分妙啊妙啊
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