用途:PyTorch主要用于深度学习模型的构建和训练,特别是在计算机视觉和自然语言处理领域有着广泛的应用。 scikit-learn: 基本概念:scikit-learn是一个基于Python的机器学习库,它提供了大量的算法和工具,用于数据挖掘和数据分析。 用途:scikit-learn主要用于传统的机器学习算法,如分类、回归、聚类、降维等,同时也支持深度...
本章的重点是PyTorch。PyTorch是一个能使用GPU进行多核计算的开源Python库,拥有用户友好的API,可以灵活地搭建神经网络。第13章以第12章的知识为基础,介绍PyTorch更高级的概念和功能。PyTorch是一个非常庞大且复杂的库,本章介绍动态计算图和自动微分等概念。此外,还介绍了如何使用PyTorch的面向对象API来搭建复杂的神经...
Python机器学习:基于PyTorch和Scikit-Learn/(美)塞巴斯蒂安·拉施卡(Sebastian Raschka),(美)刘玉溪(Yuxi Liu),(美)瓦希德·米尔贾利利(Vahid Mirjalili)著;李波,张帅,赵炀译.—北京:机械工业出版社,2023.4 (智能系统与技术丛书) 书名原文:Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn ISBN 978-7-111-72681...
掌阅小说网为您提供Python机器学习:基于PyTorch和Scikit-Learn著的塞巴斯蒂安·拉施卡小说,最新章节:1.1 将数据转化为知识的智能系统
Python是一种常用的编程语言,广泛应用于数据科学和机器学习领域。其中,PyTorch和scikit-learn是两个流行的Python库,用于实现机器学习算法和模型。本文将介绍如何使用这两个库来进行机器学习,包括数据准备、模型训练和预测等过程。 数据准备 在机器学习任务中,我们通常需要准备数据集。首先,我们从外部数据源获取数据,并将...
使用Scikit-Learn实现机器学习,使用PyTorch实现深度学习。 训练机器学习分类器分类图像、文本等数据。 构建和训练神经网络、transformer及图神经网络。 探索评估和优化模型的最佳方法。 使用回归分析预测连续目标结果。 使用情感分析深入地挖掘文本和社交媒体数据。
在阅读《Python机器学习基于Pytorch和scikit-learn》之后,我深深地被这本书所展现的内容所吸引。它不仅是一本机器学习的教材,更是一本引领读者探索人工智能领域前沿技术的指南。首先,这本书对机器学习的基础概念进行了深入且细致的介绍,如监督学习、无监督学习、强化学习等。每一个概念都由作者以清晰且易于理解的方式...
总的来说,我认为这本书是一本非常好的机器学习实践指南。它不仅介绍了机器学习的基本概念和算法,还提供了丰富的案例研究和实践经验,让读者能够快速掌握机器学习的核心技术和应用方法。如果你想要学习Python机器学习,我非常推荐《Python机器学习基于PyTorch和Scikit-learn》这本书。如果你想要学习机器学习,并且想要使用Pytho...
Python自然语言理解Python机器学习 基于PyTorch和Scikit-Le 当当自营 商品详情 开本:16开 纸张:胶版纸 包装:平装-胶订 是否套装:否 国际标准书号ISBN:9787111726814 丛书名:智能系统与技术丛书 所属分类:图书>计算机/网络>程序设计>Python 本商品暂无详情。