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機器學習從入門到入職:用sklearn與keras搭建人工智慧模型

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內容簡介

近年來機器學習是一個熱門的技術方向,但機器學習本身並不是一門新興學科,而是多門成熟學科(微積分、統計學與概率論、線性代數等)的集合。其知識體系結構龐大而複雜,為了使讀者朋友能夠把握機器學習的清晰的脈絡,本書盡可能從整體上對機器學習的知識架構進行整理,並以Sklearn和Keras等機器學習框架對涉及的相關理論概念進行代碼實現,使理論與實踐相結合。

本書分為4個部分:第1章至第3章主要介紹機器學習的概念、開發環境的搭建及模型開發的基本流程等;第4章至第7章涵蓋回歸、分類、聚類、降維的實現原理,以及機器學習框架Sklearn的具體實現與應用;第8章至第12章主要闡述深度學習,如卷積神經網路、生成性對抗網路、迴圈神經網路的實現原理,以及深度學習框架Keras的具體實現與應用;第13章簡單介紹機器學習崗位的入職技巧。

本書可作為機器學習入門者、對機器學習感興趣的群體和相關崗位求職者的參考用書。
 
 

作者介紹

張威(Viking Zhang),曾就職于IBM、平安科技、嘉實基金、微眾銀行,現就職於“特朗普品質認證”的人工智慧公司,擁有多個關於人工智慧方面的專利,致力於將人工智慧應用場景普及化,將機器學習技術廣泛用於運維架構、金融分析等方面。
 

詳細資料

  • ISBN:9787121381997
  • 規格:平裝 / 458頁 / 16k / 19 x 26 x 2.29 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
  • 出版地:中國

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