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用Scikit-Learn和Tensorflow的实践机器学习:构建智能系统的概念,工具和技术

AurélienGéron. 2017

本书中的图形印在黑色和白色.

通过一系列近期突破,深入学习促进了整个机器学习领域。现在,即使是关于这项技术而言的程序员也可以使用简单,高效的工具来实现能够从数据学习的程序。这个实用的书向您展示了如何。

通过使用具体示例,最小的理论和两个生产准备好的Python Frameworks-Scikit-reform和Tensorflow-AuthorAurélienGéron有助于您对建立智能系统的概念和工具进行直观的理解。您将学习一系列技术,从简单的线性回归开始,进展到深度神经网络。通过每章中的练习来帮助您应用您所学到的内容,您所需要的只是编程体验。

  • 探索机器学习景观,特别是神经网络
  • 使用scikit-rearn-reary来跟踪一个端到端的示例机器学习项目
  • 探索几种培训模式,包括支持向量机,决策树,随机林和集合方法
  • 使用tensorflow库构建和培训神经网络
  • 潜入神经净架构,包括卷积网,经常性网和深增强学习
  • 学习培训和缩放深神经网络的技术
  • 应用实用代码示例而无需获取过多的机器学习理论或算法详细信息