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机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow

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基本信息

作者： [法] 奥雷利安·杰龙（Aurélien Géron）
丛书名： O′Reilly精品图书系列
出版社：机械工业出版社
ISBN：9787111603023
上架时间：2018-8-21
出版日期：2018 年8月
开本：16开
页码：474
版次：1-1
所属分类：
计算机 > 人工智能 > 综合

内容简介

书籍
计算机书籍
本书主要分为两部分，第一部分（第1~8章）涵盖机器学习的基础理论知识和基本算法，从线性回归到随机森林等，可以帮助你掌握Scikit-Learn的常用方法；第二部份（第9~16章）探讨深度学习和常用框架TensorFlow，手把手教你使用TensorFlow搭建和训练深度神经网络，以及卷积神经网络。

作译者

[法] 奥雷利安·杰龙（Aurélien Géron）著：随着一系列的突破，深度学习点燃了整个机器学习领域。现在，即使是对这项技术毫无基础的程序员，也可以使用简单高效的工具来实现“可以自动从数据中学习”的程序。本书将展示如何做到这一点。

通过具体的例子、非常少的理论和两个产品级的Python框架——Scikit-learn 和 TensorFlow 。作者帮助你很直观地理解并掌握构建智能系统的概念和工具。你将学习一系列技术，从简单的线性回归开始到深度神经网络等。每章都有习题来帮助你应用学到的知识，你所需要的只是一点编程经验，仅此而已。

- 探索机器学习的全景图，特别是神经网络。
- 使用Scikit-Learn来端到端地建立一个机器学习项目的示例。
- 探索多种训练模型，包括支持向量机、决策树、随机森林和集成方法。
- 使用TensorFlow库建立和训练神经网络。
- 深入神经网络架构，包括卷积网络、递归网络和深度强化学习。
- 学习训练和伸缩深度神经网络的技巧。
- 应用可以工作的代码示例，而无须过多的机器学习理论或算法细节。

本书是关于使用神经网络来解决问题的理论和实践的一本优秀导论。它涵盖了你建立高效应用的关键点，以及足够的背景知识以应对新研究的出现。我推荐这本书给有兴趣学习用机器学习来解决实际问题的人。

- Pete Warden
- TensorFlow移动端负责人

Aurelien Geron是机器学习方面的顾问。他是Google的前员工，在2013年到2016年领导过YouTube视频分类团队。2002年至2012年，他还是Wifirst公司的创始人和首席技术官，在2001年，他是Ployconseil公司的创始人和首席技术官。

前言1
第一部分机器学习基础
第1章机器学习概览11
什么是机器学习12
为什么要使用机器学习12
机器学习系统的种类15
监督式/无监督式学习16
批量学习和在线学习21
基于实例与基于模型的学习24
机器学习的主要挑战29
训练数据的数量不足29
训练数据不具代表性30
质量差的数据32
无关特征32
训练数据过度拟合33
训练数据拟合不足34
退后一步35
测试与验证35
练习37
第2章端到端的机器学习项目39

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