机器学习实战:基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow(原书第2版) (法)奥雷利安·杰龙 计算机网络·人工智能·0字 完本| 更新时间 本书分为两部分。第一部分,机器学习基础,涵盖以下主题:什么是机器学习,它试图解决什么问题,以及系统的主要类别和基本概念;第二部分,神经网络和深度学习,涵盖以下主题:什么是神经网络...
《机器学习实战：基于Scikit-Learn,Keras和TensorFlow（原书第2版）》是2020年机械工业出版社出版图书，从实践出发，手把手教你从零开始搭建起一个神经网络。内容简介 这本机器学习畅销书基于TensorFlow 2和Scikit-Learn的新版本进行了全面更新，通过具体的示例、非常少的理论和可用于生产环境的Python框架，从...
图书 > 计算机与互联网 > 人工智能 > 机工出版 > 机器学习实战:基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow(原书第2版) 自营 机械工业出版社京东自营官方旗舰店 京东价 ￥ 促销 展开促销 配送至 --请选择-- 支持
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第一部分主要基于Scikit-Learn,而第二部分则使用TensorFlow和Keras。 因版权原因待上架 (法)奥雷利安·杰龙作者 作家主页 会员 机器学习实战:基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow(原书第3版) 本书分为两大部分:第一部分主要基于Scikit-Learn,介绍机器学习的基础算法;第二部分则使用TensorFlow和Keras,介绍神经网络与...
Sscikit-Llearn 提供了一个Perceptron类,它实现了一个 单TLU 网络。它可以实现大部分功能,例如用于 iris 数据集(第4章中介绍过): 代码语言:javascript 复制 importnumpyasnp from sklearn.datasetsimportload_iris from sklearn.linear_modelimportPerceptron ...
第一章 机器学习概览 因为本身对机器学习有一定的了解,所以直接回答本章节的课后习题 本章节的课后习题都是必须要掌握的机器学习中的一些基本概念,注重理解。 章节练习 如何定义机器学习? 广义概念:机器学习是让计算机具有学习的能力,无需进行明确编程。 工程性概念:
第17章 使用自编码器和GAN做表征学习和生成式学习 第18章 强化学习 第19章 规模化训练和部署TensorFlow模型 鸟类启发人类飞翔,东洋参启发了魔术贴的发明,大自然启发人类实现了无数发明创造。通过研究大脑来制造智能机器,也符合这个逻辑。人工神经网络(ANN)就是沿着这条逻辑诞生的:人工神经网络是受大脑中的生物神经元...
本章会介绍CNN的起源,CNN的基本组件以及TensorFlow和Keras实现方法。然后会讨论一些优秀的CNN架构,和一些其它的视觉任务,比如目标识别(分类图片中的多个物体,然后画框)、语义分割(按照目标,对每个像素做分类)。 视神经结构 David H. Hubel 和 Torsten Wiesel 在1958年和1959年在猫的身上做了一系列研究,对视神经中枢做...