Scikit-Learn與TensorFlow機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)用指南（影印版）

通過具體的例子、很少的理論以及兩款成熟的Python框架：Scikit-Learn和TensorFlow，作者Aurélien Géron會幫助你掌握構(gòu)建智能系統(tǒng)所需要的概念和工具。你將會學(xué)習(xí)到各種技術(shù)，從簡單的線性回歸及發(fā)展到深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。每章的練習(xí)有助于你運(yùn)用所學(xué)到的知識，你只需要有一些編程經(jīng)驗(yàn)就行了。

探索機(jī)器學(xué)習(xí)，尤其是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

使用Scikit-Learn全程跟蹤一個機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目的例子

探索各種訓(xùn)練模型，包括：支持向量機(jī)、決策樹、隨機(jī)森林以及集成方法

使用TensorFlow庫構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

深入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)

學(xué)習(xí)可用于訓(xùn)練和縮放深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)

運(yùn)用實(shí)際的代碼示例，無需了解過多的機(jī)器學(xué)習(xí)理論或算法細(xì)節(jié)

Aurélien Géron，是一名機(jī)器學(xué)習(xí)顧問。作為一名前Google職員，在2013至2016年間，他領(lǐng)導(dǎo)了YouTube視頻分類團(tuán)隊。在2002至2012年間，他身為法國主要的無線ISP Wifirst的創(chuàng)始人和CTO，在2001年他還是Polyconseil的創(chuàng)始人和CTO，這家公司現(xiàn)在管理著電動汽車共享服務(wù)Autolib'。