Aurelien Geron 是机器学习方面的顾问。他曾是Google软件工程师,在2013年到2016年主导了YouTube视频分类工程。2002年和2012年,他还是Wifirst公司(一家法国的无线ISP)的创始人和首席技术官,2001年是Ployconseil公司(现在管理电动汽车共享服务Autolib)的创始人和首席技术官。
发表于2024-11-02
机器学习实战:基于Scikit-Learn和TensorFlow 2024 pdf epub mobi 电子书
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...
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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 sklearn 深度学习 Python 人工智能 TensorFlow 计算机
本书主要分为两个部分。第一部分为第1章到第8章,涵盖机器学习的基础理论知识和基本算法——从线性回归到随机森林等,帮助读者掌握Scikit-Learn的常用方法;第二部分为第9章到第16章,探讨深度学习和常用框架TensorFlow,一步一个脚印地带领读者使用TensorFlow搭建和训练深度神经网络,以及卷积神经网络。
太乱了(包括原版)。
评分最新一版的翻译已经非常好了
评分神经网络之前认真看了一下,果然还是看到代码会更有体会
评分对于入门来说很棒,不劝退,很基础实用。感谢网友的github译本。
评分在熟pandas/numpy/python的前提下,还需要配合专门讲算法的书才能看的下去看得懂吧
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