Python機器學習第三版(上)
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作者: | |
ISBN: | 9789864345182 |
出版社: | |
出版日期: | 2020/09/16 |
內文簡介
第三版-最新修訂版,新增TensorFlow 2、GAN和強化學習等實用內容
使用Python的scikit-learn和TensorFlow 2融會貫通機器學習與深度學習
循序漸進、由淺入深,好評熱銷再進化!最新修訂的《Python機器學習第三版》是一本不容錯過的全方位指南,也是讀者在建立機器學習系統時的必備參考。有別於其他機器學習教科書,本書使用Python探求機器學習和深度學習的技術精髓,強調豐富實用的程式範例、條理分明的數學解釋,以及直覺友善的圖解說明,帶領讀者探索機器學習的眾多子領域,讓艱澀的概念栩栩如生。
許多讀者告訴我們,他們非常喜歡本書第二版的前12章,因為它們全面介紹了機器學習與Python的科學計算。為了確保這些內容的相關性,我們依據讀者回饋,回顧並修改了這些章節,以支援最新版本的NumPy、SciPy、pandas、matplotlib和scikit-learn,並規劃成本書的上冊。而TensorFlow 2.0更是深度學習領域最振奮人心的事件之一,所有與TensorFlow有關的章節(第13章到第16章,規劃成本書的下冊)都進行了大幅度修改。除了介紹Keras API與scikit-learn的最新功能之外,本書也探討自然語言處理(NLP)的子領域「情緒分析」,以及強化學習(RL)和生成對抗網路(GAN)等時下最流行的AI技術(第17章和第18章)。
無論你是有經驗的程式設計師,或是機器學習新手,或你只想進一步深入了解機器學習的最新發展,本書將是你在機器學習之旅中的絕佳良伴。
在這本書中,你將學到:
.掌握能讓機器從數據中「學習」的框架、模型和技術
.使用scikit-learn進行機器學習、使用TensorFlow進行深度學習
.利用機器學習來做影像分類、情緒分析與智慧Web應用程式
.訓練類神經網路、GAN與其它模型
.結合機器學習模型與Web應用程式
.為機器學習工作清理並準備數據
.用深度卷積類神經網路來分類影像
.了解評估和調校模型的最佳實作
.使用迴歸分析來預測連續目標
.利用「集群」來發掘數據中隱藏的模式與結構
.使用「情緒分析」深入研究文本和社群媒體數據
.上冊包含本書前12章,下冊則包含第13章到第18章。
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github.com/rasbt/python-machine-learning-book-3rd-edition
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