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机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras 和TensorFlow (原书第2 版) /
| Autor principal: | |
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| Autor Corporativo: | |
| Formato: | Electrónico eBook |
| Idioma: | Chino |
| Publicado: |
China Machine Press,
2020.
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| Edición: | 2nd edition. |
| Acceso en línea: | Texto completo (Requiere registro previo con correo institucional) |
MARC
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| 880 | |6 520-00 |a 随着一系列的技术突破,深度学习推动了整个机器学习领域的发展。现在,即使是对这项技术几乎一无所知的程序员也可以使用简单有效的工具来实现"可以自动从数据中学习"的程序。这本畅销书的更新版通过具体的示例、非常少的理论和可用于生产环境的Python框架来帮助你直观地理解并掌握构建智能系统所需要的概念和工具。 你会学到一系列可以快速使用的技术。每章的练习可以帮助你应用所学的知识,你只需要有一些编程经验。所有代码都可以在GitHub上获得。它已更新为TensorFlow 2和Scikit-Learn的新版本。 使用Scikit-Learn和pandas通过端到端项目来学习机器学习基础。 使用TensorFlow 2构建和训练多个神经网络架构来进行分类和回归。 覆盖对象检测、语义分割、注意力机制、语言模型、GAN等。 探索Keras API与TensorFlow 2的官方高级API。 使用TensorFlow的数据API、分布策略API、TF Transform和TF-Serving来部署TensorFlow模型。 在Google Cloud AI Platform或移动设备上部署。 开发无监督学习技术,例如降维、聚类和异常检测。 通过强化学习(包括使用TF-Agents库)创建自主学习智能体。 | ||
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