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Scikit-Learn與TensorFlow機器學習實用指南

包郵 Scikit-Learn與TensorFlow機器學習實用指南

出版社:東南大學出版社出版時間:2017-10-01
開本: 24cm 頁數: 20,543頁
讀者評分:5分1條評論
中 圖 價:¥54.9(5.6折) 定價  ¥98.0 登錄后可看到會員價
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Scikit-Learn與TensorFlow機器學習實用指南 版權信息

  • ISBN:9787564173715
  • 條形碼:9787564173715 ; 978-7-5641-7371-5
  • 裝幀:一般膠版紙
  • 冊數:暫無
  • 重量:暫無
  • 所屬分類:>>

Scikit-Learn與TensorFlow機器學習實用指南 本書特色

TensorFlow是一個采用數據流圖(data flow graphs),用于數值計算的開源軟件庫。節點(Nodes)在圖中表示數學操作,圖中的線(edges)則表示在節點間相互聯系的多維數據數組,即張量(tensor)。它靈活的架構讓你可以在多種平臺上展開計算,例如臺式計算機中的一個或多個CPU(或GPU),服務器,移動設備等等。本書講述TensorFlow相關知識。

Scikit-Learn與TensorFlow機器學習實用指南 內容簡介

本書很好地介紹了利用神經網絡解決問題的相關理論與實踐。它涵蓋了構建高效應用涉及的關鍵點以及理解新技術所需的背景知識。

Scikit-Learn與TensorFlow機器學習實用指南 目錄

PrefacePart I. The Fundamentals of Machine Learning 1. The Machine Learning Landscape What Is Machine Learning Why Use Machine Learning Types of Machine Learning Systems Supervised/Unsupervised Learning Batch and Online Learning Instance-Based Versus Model-Based Learning Main Challenges of Machine Learning Insufficient Quantity of Training Data Nonrepresentative Training Data Poor-Quality Data Irrelevant Features Overfitting the Training Data Underfitting the Training Data tepping Back Testing and Validating Exercises 2. End-to-End Machine Learning Project Working with Real Data Look at the Big Picture Frame the Problem Select a Performance Measure Check the Assumptions Get the Data Create the Workspace Download the Data Take a Quick Look at the Data Structure Create a Test Set Discover and Visualize the Data to Gain Insights Visualizing Geographical Data Looking for Correlations Experimenting with Attribute Combinations Prepare the Data for Machine Learning Algorithms Data Cleaning Handling Text and Categorical Attributes Custom Transformers Feature Scaling Transformation Pipelines Select and Train a Model Training and Evaluating on the Training Set Better Evaluation Using Cross-Validation Fine-Tune Your Model Grid Search Randomized Search Ensemble Methods Analyze the Best Models and Their Errors Evaluate Your System on the Test Set Launch, Monitor, and Maintain Your System Try It Out! Exercises 3. Classification MNIST Training a Binary Classifier Performance Measures Measuring Accuracy Using Cross-Validation Confusion Matrix Precision and Recall Precision/Recall Tradeoff The ROC Curve Multiclass Classification Error Analysis Multilabel Classification Multioutput Classification…… Part II. Neural Networks and Deep LearningA. Exercise SolutionsB. Machine Learning Project ChecklistC. SVM Dual ProblemD. AutodiffE. Other Popular ANN ArchitecturesIndex
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商品評論(1條)
  • 主題:書很好,很多實踐

    但是不小心買成了影印版,圖片沒有彩色的看了

    2019/4/15 14:35:39
    讀者:ztw***(購買過本書)
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