機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn):基于Scikit-Learn和TensorFl
本書主要分為兩個(gè)部分。第一部分為第1章到第8章,涵蓋機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論知識(shí)和基本算法——從線性回歸到隨機(jī)森林等,幫助讀者掌握Scikit-Learn的常用方法;第二部分為第9章到第16章,探討深度學(xué)習(xí)和常用框架TensorFlow,一步一個(gè)腳印地帶領(lǐng)讀者使用TensorFlow搭建和訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
Aurelien Geron 是機(jī)器學(xué)習(xí)方面的顧問。他曾是Google軟件工程師,在2013年到2016年主導(dǎo)了YouTube視頻分類工程。2002年和2012年,他還是Wifirst公司(一家法國的無線ISP)的創(chuàng)始人和首席技術(shù)官,2001年是Ployconseil公司(現(xiàn)在管理電動(dòng)汽車共享服務(wù)Autolib)的創(chuàng)始人和首席技術(shù)官。
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