机器学习之路 CaffeKerasscikit learn实战 阿布、胥嘉幸 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
机器学习需要一条脱离过高理论门槛的入门之路。本书《机器学习篇》从小红帽采蘑菇的故事开篇,介绍了基础的机器学习分类模型的训练(第章)。如何评估、调试模型?如何合理地发掘事物的特征?如何利用几个模型共同发挥作用?后续章节一步一步讲述了如何优化模型,更好地完成分类预测任务(第2章),并且初步尝试将这些技术运用到金融股票交易中(第3章)。自然界*好的非线性模型莫过于人类的大脑。《深度学习篇》从介绍并对比一些常见的深度学习框架开始(第4章),讲解了DNN模型的直观原理,尝试给出一些简单的生物学解释,完成简单的图片识别任务(第5章)。后续章节在此基础上,完成更为复杂的图片识别CNN模型(第6章)。接着,本书展示了使用Caffe完成一个完整的图片识别项目,从准备数据集,到完成识别任务(第7章)。后面简单描述了RNN
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机器学习之路——Caffe、Keras、scikit-learn实战 本书适合能看懂Python 代码,对机器学习感兴趣,期望入门的读者。
都说这年头不会点机器学习不好意思出门,但高深的数学理论,复杂的算法又让很多人忘而却步,不知从何下手,《机器学习篇》绕过理论障碍,打通了一条由浅入深的机器学习之路。 丰富的实战案例讲解,介绍如何将机器学习技术运用到股票量化交易、图片渲染、图片识别等领域。
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