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题名/责任者:

机器学习实战:基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow/(法) Aurelien Geron著 宋能辉, 李娴译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2020.10

ISBN及定价:

978-7-111-66597-7/CNY149.00

载体形态项:

676页:图;24cm

统一题名:

Hands-on machine learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow

其它题名:

基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow

丛编项:

O'Reilly精品图书系列

个人责任者:

杰龙 (Geron, Aurelien) 著

个人次要责任者:

宋能辉 译

个人次要责任者:

李娴 译

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

版本附注:

据原书第2版译出

出版发行附注:

O'Reilly Media, Inc.授权

相关题名附注:

英文原题名取自于封面

责任者附注:

责任者Geron规范汉译姓：杰龙

提要文摘附注:

本书分为两大部分：第一部分主要基于Scikit-Learn，介绍机器学习的基础算法；第二部分则使用TensorFlow和Keras，介绍神经网络与深度学习。从外，附录部分的内容也非常丰富，包括课后练习题解答、机器学习项目清单、SVM对偶问题、自动微分和特殊数据结构等。书中内容广博，覆盖了机器学习的各个领域，不仅介绍了传统的机器学习模型，包括支持向量机、决策树、随机森林和集成方法，还提供了使用Scikit-Learn进行机器学习的端到端训练示例。作者尤其对深度神经网络进行了深入的探讨，包括各种神经网络架构、强化学习，以及如何使用TensorFlow/Keras库来构建和训练神经网络。

使用对象附注:

本书兼顾理论与实战，既适合在校学生，又适合有经验的工程师。

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