機器學習實戰:基於Scikit-Learn和TensorFlow 在線電子書 pdf 下載 txt下載 epub 下載 mobi 下載 2025
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Aurélien Géron 作者
機械工業齣版社
王靜源 譯者
2018-8 出版日期
459 頁數
119.00 價格
平裝
O'reilly係列 叢書系列
9787111603023 圖書編碼
機器學習實戰:基於Scikit-Learn和TensorFlow 在線電子書 圖書標籤:
機器學習
tensorflow
sklearn
深度學習
Python
人工智能
TensorFlow
計算機
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發表於2025-01-14
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機器學習實戰:基於Scikit-Learn和TensorFlow 在線電子書 用戶評價
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☆☆☆☆☆
神經網絡之前認真看瞭一下,果然還是看到代碼會更有體會
評分
☆☆☆☆☆
6星給前一半講傳統機器學習的部分,簡潔明瞭,字字珠璣;4星給後一半講深度學習的部分,內容和翻譯都有待提高。
評分
☆☆☆☆☆
當得起”實戰“二字。
評分
☆☆☆☆☆
WOC,中文版缺代碼,執行齣來結果和書上都不一樣,而且深度學習部分的翻譯也很差勁,建議直接參看長評“川上月的github”
評分
☆☆☆☆☆
名為實戰,但不是項目的實戰,而是用基於python講解理論知識的實戰。上半捲sklearn相見恨晚,下半捲tensorflow似讀天書。閱讀門檻其實比較高,要能理解,必須對從sklearn到tensorflow的調包,以及從機器學習到深度學習的理論都有基本的瞭解。
機器學習實戰:基於Scikit-Learn和TensorFlow 在線電子書 著者簡介
Aurelien Geron 是機器學習方麵的顧問。他曾是Google軟件工程師,在2013年到2016年主導瞭YouTube視頻分類工程。2002年和2012年,他還是Wifirst公司(一傢法國的無綫ISP)的創始人和首席技術官,2001年是Ployconseil公司(現在管理電動汽車共享服務Autolib)的創始人和首席技術官。
機器學習實戰:基於Scikit-Learn和TensorFlow 在線電子書 著者簡介
前言1
第一部分 機器學習基礎
第1章 機器學習概覽11
什麼是機器學習12
為什麼要使用機器學習12
機器學習係統的種類15
監督式/無監督式學習16
批量學習和在綫學習21
基於實例與基於模型的學習24
機器學習的主要挑戰29
訓練數據的數量不足29
訓練數據不具代錶性30
質量差的數據32
無關特徵32
訓練數據過度擬閤33
訓練數據擬閤不足34
退後一步35
測試與驗證35
練習37
第2章 端到端的機器學習項目39
使用真實數據39
觀察大局40
框架問題41
選擇性能指標42
檢查假設45
獲取數據45
創建工作區45
下載數據48
快速查看數據結構49
創建測試集52
從數據探索和可視化中獲得洞見56
將地理數據可視化57
尋找相關性59
試驗不同屬性的組閤61
機器學習算法的數據準備62
數據清理63
處理文本和分類屬性65
自定義轉換器67
特徵縮放68
轉換流水綫68
選擇和訓練模型70
培訓和評估訓練集70
使用交叉驗證來更好地進行評估72
微調模型74
網格搜索74
隨機搜索76
集成方法76
分析最佳模型及其錯誤76
通過測試集評估係統77
啓動、監控和維護係統78
試試看79
練習79
第3章 分類80
MNIST80
訓練一個二元分類器82
性能考核83
使用交叉驗證測量精度83
混淆矩陣84
精度和召迴率86
精度/召迴率權衡87
ROC麯綫90
多類彆分類器93
錯誤分析95
多標簽分類98
多輸齣分類99
練習100
第4章 訓練模型102
綫性迴歸103
標準方程104
計算復雜度106
梯度下降107
批量梯度下降110
隨機梯度下降112
小批量梯度下降114
多項式迴歸115
學習麯綫117
正則綫性模型121
嶺迴歸121
套索迴歸123
彈性網絡125
早期停止法126
邏輯迴歸127
概率估算127
訓練和成本函數128
決策邊界129
Softmax迴歸131
練習134
第5章 支持嚮量機136
綫性SVM分類136
軟間隔分類137
非綫性SVM分類139
多項式核140
添加相似特徵141
高斯RBF核函數142
計算復雜度143
SVM迴歸144
工作原理145
決策函數和預測146
訓練目標146
二次規劃148
對偶問題149
核化SVM149
在綫SVM151
練習152
第6章 決策樹154
決策樹訓練和可視化154
做齣預測155
估算類彆概率157
CART訓練算法158
計算復雜度158
基尼不純度還是信息熵159
正則化超參數159
迴歸161
不穩定性162
練習163
第7章 集成學習和隨機森林165
投票分類器165
bagging和pasting168
Scikit-Learn的bagging和pasting169
包外評估170
Random Patches和隨機子空間171
隨機森林172
極端隨機樹173
特徵重要性173
提升法174
AdaBoost175
梯度提升177
堆疊法181
練習184
第8章 降維185
維度的詛咒186
數據降維的主要方法187
投影187
流形學習189
PCA190
保留差異性190
主成分191
低維度投影192
使用Scikit-Learn192
方差解釋率193
選擇正確數量的維度193
PCA壓縮194
增量PCA195
隨機PCA195
核主成分分析196
選擇核函數和調整超參數197
局部綫性嵌入199
其他降維技巧200
練習201
第二部分 神經網絡和深度學習
第9章 運行TensorFlow205
安裝207
創建一個計算圖並在會話中執行208
管理圖209
節點值的生命周期210
TensorFlow中的綫性迴歸211
實現梯度下降211
手工計算梯度212
使用自動微分212
使用優化器214
給訓練算法提供數據214
保存和恢復模型215
用TensorBoard來可視化圖和訓練麯綫216
命名作用域219
模塊化220
共享變量222
練習225
第10章 人工神經網絡簡介227
從生物神經元到人工神經元227
生物神經元228
具有神經元的邏輯計算229
感知器230
多層感知器和反嚮傳播233
用TensorFlow的高級API來訓練MLP236
使用純TensorFlow訓練DNN237
構建階段237
執行階段240
使用神經網絡241
微調神經網絡的超參數242
隱藏層的個數242
每個隱藏層中的神經元數243
激活函數243
練習244
第11章 訓練深度神經網絡245
梯度消失/爆炸問題245
Xavier初始化和He初始化246
非飽和激活函數248
批量歸一化250
梯度剪裁254
重用預訓練圖層255
重用TensorFlow模型255
重用其他框架的模型256
凍結低層257
緩存凍結層257
調整、丟棄或替換高層258
模型動物園258
無監督的預訓練259
輔助任務中的預訓練260
快速優化器261
Momentum優化261
Nesterov梯度加速262
AdaGrad263
RMSProp265
Adam優化265
學習速率調度267
通過正則化避免過度擬閤269
提前停止269
1和2正則化269
dropout270
最大範數正則化273
數據擴充274
實用指南275
練習276
第12章 跨設備和服務器的分布式TensorFlow279
一颱機器上的多個運算資源280
安裝280
管理GPU RAM282
在設備上操作284
並行執行287
控製依賴288
多設備跨多服務器288
開啓一個會話290
master和worker服務290
分配跨任務操作291
跨多參數服務器分片變量291
用資源容器跨會話共享狀態292
使用TensorFlow隊列進行異步通信294
直接從圖中加載數據299
在TensorFlow集群上並行化神經網絡305
一颱設備一個神經網絡305
圖內與圖間復製306
模型並行化308
數據並行化309
練習314
第13章 捲積神經網絡31
· · · · · · (
收起)
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機器學習實戰:基於Scikit-Learn和TensorFlow 在線電子書 圖書描述
機器學習實戰:基於Scikit-Learn和TensorFlow 在線電子書 讀後感
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第一部分写scikit的还行,后面第二部分关于神经网络部分,原文写的就乱,很多术语代码该解释的不解释,写的稀里糊涂,翻译更是糊涂,完全当不起5星。 举个例子,第13章330页最下面,“最后一层是不言而喻的:放弃正则化”,翻译的人你给我出来,解释一下什么是放弃正则化,那tm...
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☆☆☆☆☆
明年才出版,结合这两者的树很顺应时代需求啊,希望能出中文版,虽然英文读起来更好,但是为了效率,学习技术还是中文的来得更快些。
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☆☆☆☆☆
明年才出版,结合这两者的树很顺应时代需求啊,希望能出中文版,虽然英文读起来更好,但是为了效率,学习技术还是中文的来得更快些。
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https://github.com/it-ebooks/hands-on-ml-zh ==========================================================================================================================================================
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