Python机器学习(原书第3版)

作品编号：HWK227307

作者：(美)塞巴斯蒂安·拉施卡,(美)瓦希德·

出版社：机械工业出版社

出版年：2021-06-01

定价：149.0

ISBN：9787111681373

开本：16开

页数：480

火悟空打分

0.0

共有0人进行评价

我要评价 添加到盒子

Python机器学习(原书第3版) 本书特色

适读人群 ：想进入机器学习领域的初学者；计算机及相关专业的学生；想要向机器学习工程师、数据科学家转型的非开发岗人员；使用过机器学习技术，但想要更加深入了解其工作原理的人员；其他对机器学习、人工智能有兴趣的自学者配套代码及彩色图表获取方式：
1、微信关注“华章计算机”
2、在后台回复关键词：68137 本书是使用Python进行机器学习和深度学习的全面指南。它既可以用作清晰的分步教程，也可以作为构建机器学习系统时常用的参考手册。本书包含清晰的解释、图表和工作示例，全面深入地介绍了机器学习的基本技术，并且给出了机器学习背后的原理，使你可以自己建立模型和应用程序。第3版结合TensorFlow 2和scikit-learn的新版本进行了更新，涵盖强化学习和生成对抗网络（GAN）这两种先进的机器学习技术。
机器学习将改变你解决问题的思路，并让你看到如何释放数据的力量来解决问题。无论你是Python机器学习的初学者还是想加深自己对前沿发展的了解，本书都是你不可或缺的好帮手。

Python机器学习(原书第3版) 内容简介

本书自版出版以来，备受广大读者欢迎。第3版结合TensorFlow2和scikit-learn的近期新版本进行了更新，其范围进行了扩展，以涵盖强化学习和生成对抗网络（GAN）这两种优选进的机器学习技术。与同类书相比，本书除了介绍如何用Python和基于Python的机器学习软件库进行实践外，还讨论了机器学习概念的必要细节，同时对机器学习算法的工作原理、使用方法以及如何避免掉入常见的陷阱提供了直观且翔实的解释，是Python机器学习入门推荐阅读之作。书中涵盖了众多高效Python库，包括scikit-learn、Keras和TensorFlow等，系统性地梳理和分析了各种经典算法，并通过Python语言以具体代码示例的方式深入浅出地介绍了各种算法的应用，还给出了从情感分析到神经网络的一些实践技巧，可帮助读者快速解决自己和团队面临的一些重要问题。本书适用于机器学习的初学者和专业技术人员。