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题名/责任者:

机器学习实战:基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow/(法)A. 杰龙(Aurélien Géron)著 宋能辉, 李娴译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2020

ISBN及定价:

978-7-111-66597-7/CNY149.00

载体形态项:

676页:图;24cm

统一题名:

Hands-on machine learning with scikit-learn, keras and tensorflow : concepts, tools, and techniques to build intelligent systems

丛编项:

O'Reilly精品图书系列

个人责任者:

(法) 杰龙 (Géron, Aurélien) 著

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

版本附注:

译自原书第2版

出版发行附注:

O'Reilly Media, Inc授权机械工业出版社出版 英文原版由O'Reilly Media, Inc.出版2019 简体中文版由机械工业出版社出版2020, 英文原版的翻译得到O'Reilly Media, Inc.的授权

相关题名附注:

法文题名原文取自版权页

责任者附注:

责任者Géron规范汉译姓: 杰龙

责任者附注:

Aurélien Géron, 是一名机器学习顾问和讲师。他是前Google员工, 于2013年至2016年领导YOutTube的视频分类团队。

提要文摘附注:

本书分为两大部分: 第一部分主要基于Scikit-Learn, 介绍机器学习的基础算法; 第二部分则使用TensorFlow和Keras, 介绍神经网络与深度学习。从外, 附录部分的内容也非常丰富, 包括课后练习题解答、机器学习项目清单、SVM对偶问题、自动微分和特殊数据结构等。书中内容广博, 覆盖了机器学习的各个领域, 不仅介绍了传统的机器学习模型, 包括支持向量机、决策树、随机森林和集成方法, 还提供了使用Scikit-Learn进行机器学习的端到端训练示例。作者尤其对深度神经网络进行了深入的探讨, 包括各种神经网络架构、强化学习, 以及如何使用TensorFlow/Keras库来构建和训练神经网络。

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