《从机器学习到深度学习：基于scikit-learn与TensorFlow的高效开发实战》是2019年电子工业出版社出版的书籍，作者是刘长龙。内容提要 《从机器学习到深度学习：基于scikit-learn与TensorFlow的高效开发实战》是一本场景式的机器学习实践书，笔者努力做到“授人以渔，而非授人以鱼”。理论方面从人工智能（...
无论是在学术界还是工业界,机器学习的应用正变得越来越广泛,从智能推荐系统到自动驾驶汽车,再到医疗诊断和金融风险评估,机器学习正在改变我们的世界。 机器学习实战:基于Scikit-Learn和TensorFlow 这里给大家分享一本机器学习的书籍《机器学习实战:基于Scikit-Learn和TensorFlow》,它不仅涵盖了机器学习的基础理论,更重要的...
例如,对于下面的代码: from keras.layers import Dense output_layer = Dense(10) 需要改成: from tensorflow.keras.layers import Dense output_layer = Dense(10) 或使用完整路径: from tensorflow import keras output_layer = keras.layers.Dense(10) 这么写就是麻烦点,但是我在本书中是采用的这种方法,因为...
《机器学习实战——基于Scikit-Learn和TensorFlow》学习笔记 写在前面 读后感 先说结论:不推荐 讲道理,这本书的学习过程真的是超累。一直憋着一口气才能坚持下来。机器学习部分好说,原理和实践部分其实挺烂的,但我不是很想喷,因为跟后面的tensorflow部分比起来,真的是
本章主要讲训练模型的方法。 线性回归模型 闭式方程:直接计算最适合训练集的模型参数 梯度下降:逐渐调整模型参数直到训练集上的成本函数调至最低,最终趋同与第一种方法计算出的参数 首先,给出线性回归模型的预测公式 将上述公式向量化 当公式存在后,我们由于需要最优参数,因此需要成本函数。线性回归模型一般的成本函数...
探讨深度学习和常用框架TensorFlow,一步一个脚印地带领读者使用TensorFlow搭建和训练深度神经网络,以及卷积神经网络。 第9章 运行TensorFlow 第10章 人工神经网络简介 第11章 训练深度神经网络 第12章 跨设备和服务器的分布式TensorFlow 第13章 卷积神经网络
和Keras大部分功能一样,实现批归一化既简单又直观。只要每个隐藏层的激活函数前面或后面添加一个BatchNormalization层就行,也可以将BN层作为模型的第一层。例如,这个模型在每个隐藏层的后面使用了BN,第一层也用了BN(在打平输入之后): 代码语言:javascript ...
使用Scikit-Learn构建一个端到端的机器学习项目。 探索多种训练模型,包括支持向量机、决策树、随机森林和集成方法。 使用TensorFlow库建立和训练神经网络。 深入神经网络架构,包括卷积网络、递归网络和深度强化学习。 学习可用于训练和伸缩深度神经网络的技巧。
通过本书,你将能够: ·使用Scikit-Learn通过端到端项目来学习机器学习基础知识。 ·探索几个模型,包括支持向量机、决策树、随机森林和集成方法。 ·探索无监督学习技术,如降维、聚类和异常检测。 ·深研究神经网络架构,包括卷积网络、循环网络、生成对抗网络、自动编码器、扩散模型和转换器。 ·使用TensorFlow和Keras构...