Python机器学习:基于PyTorch和Scikit-Learn最新章节 查看全部 【正版无广】封底 译者简介 19.6 本章小结及本书总结 19.5.2 实现深度Q学习算法 19.5.1 训练深度Q学习网络模型 19.5 深度Q学习概览 19.4.2 用Q学习解决网格世界问题 19.4.1 OpenAI Gym工具包介绍 ...
第3章介绍基本的机器学习分类算法及其应用,同时介绍了一个最流行、最全面的开源机器学习库——Scikit-Learn。第4章讨论如何处理原始数据集中最常见的问题,如数据缺失等。本章介绍了几种方法,用于识别数据集中包含信息最丰富的特征。本章还介绍了如何处理不同类型的变量,使其可以作为机器学习算法的输入。
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,介绍神经网络与深度学习。此外,附录部分的内容也非常丰富,包括课后练习题解答、机器学习项目清单、SVM对偶问题、自动微分和特殊数据结构等。书中内容广博,覆盖了机器学习的各个领域,不仅介绍了传统的机器学习模型,...
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《Python机器学习基于PyTorch和Scikit-learn》是一本非常优秀的机器学习实践指南。本书包含了丰富的案例研究和实践经验,让读者能够快速掌握基本的机器学习算法,以及如何使用Python进行模型训练、评估和优化等步骤。 在阅读本书的过程中,我深深感受到了作者的严谨和深入,每一个案例都非常详细,既有理论基础又有实际应用。尤...
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下载 听书手机扫码,本书新人免费读10天设备和账号都新为新人 书籍简介 本书深入介绍了机器学习领域的基本概念和方法,除介绍了Python机器学习库和用机器学习库搭建神经网络模型的方法外,还介绍了机器学习算法的数学理论、工作原理、使用方法、实现细节以及如何避免机器学习算法实现过程中的常见问题。本书涵盖了多种用于文...
本书添加了基于PyTorch的深度学习内容,介绍了新版Scikit-Learn。本书涵盖了多种用于文本和图像分类的机器学习与深度学习方法,介绍了用于生成新数据的生成对抗网络(GAN)和用于训练智能体的强化学习。后,本书还介绍了深度学习的新动态,包括图神经网络和用于自然语言处理(NLP)的大型transformer。