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题名/责任者:

机器学习之路:Caffe、Keras、scikit-learn实战/阿布, 胥嘉幸编著

出版发行项:

北京:电子工业出版社,2017.8

ISBN及定价:

978-7-121-32160-3/CNY79.00

载体形态项:

xii, 315页:图;24cm

其它题名:

Caffe、Keras、scikit-learn实战

个人责任者:

阿布 编著

个人责任者:

胥嘉幸 编著

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

提要文摘附注:

机器学习需要一条脱离过高理论门槛的入门之路。本书《机器学习篇》从小红帽采蘑菇的故事开篇，介绍了基础的机器学习分类模型的训练（第1章）。如何评估、调试模型？如何合理地发掘事物的特征？如何利用几个模型共同发挥作用？后续章节一步一步讲述了如何优化模型，更好地完成分类预测任务（第2章），并且初步尝试将这些技术运用到金融股票交易中（第3章）。自然界最好的非线性模型莫过于人类的大脑。《深度学习篇》从介绍并对比一些常见的深度学习框架开始（第4章），讲解了DNN模型的直观原理，尝试给出一些简单的生物学解释，完成简单的图片识别任务（第5章）。后续章节在此基础上，完成更为复杂的图片识别CNN模型（第6章）。接着，本书展示了使用Caffe完成一个完整的图片识别项目，从准备数据集，到完成识别任务（第7章）。后面简单描述了RNN模型（第8章），接着展示了一个将深度学习技术落地到图片处理领域的项目（第9章）。

使用对象附注:

对机器学习感兴趣的读者。

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