Keras/Tensorflow/Pytorch(主要用于深度学习) 对于初学者来说,多看代码是比较重要的,这里有两种方式接触到机器学习项目的代码。 1.可以去Kaggle(著名的在线数据科学竞赛平台和社区,它提供了真实的数据集和各类问题)的Competitions模块,找一些简单的数据和问题,比如泰坦尼克号存活预测问题,可以看到其它人上传的Code。 2.去...
他提出的方法现已成功在 Kaggle 等机器学习竞赛中得到应用。 除了编写代码,Sebastian 还喜欢写作,他撰写了畅销书《Python Machine Learning》(《Python 机器学习》)和《Machine Learning with PyTorch and ScikitLearn》。 这篇博客的内容是他的新书《Build a Large Language Model (From Scratch)》的第六章。 更多研...
这本PyTorch版应该也算作是《Python机器学习》这本第3版吧,只不过用的是PyTorch框架。PyTorch版大部分内容与第3版TensorFlow版差不多,删除原来“Web应用中嵌入机器学习模型”这章,这章可以找TensorFlow的第3版相关内容看下。新增加了“transformer:利用注意力机制改善自然... (展开) ...
因此,《Python机器学习:基于PyTorch和Scikit-Learn》这本书的定位是把机器学习理论和工程实践结合起来,从而降低读者的阅读门槛。从数据驱动方法的基础知识到最新的深度学习框架,本书每一章都提供了机器学习代码示例,用于解决实际应用中的机器学习问题。 《Python机器学习:基于PyTorch和Scikit-Learn》 [美]塞巴斯蒂安·拉...
PyTorch是Python中的一个包,为用户提供以下功能: 凭借强大的GPU加速,计算Tensor 在基于tape的自动编程系统上构建深度神经网络 可以重用Python包,如NumPy,SciPy和Cython,以在需要时扩展PyTorch。 5. Theano: Theano是一个用Python编写的库,允许用户定义,优化和评估有效涉及多维数组的数学表达式。 它可以为了执行有效的符号...
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 ...
此外,Sebastian 热衷于开源软件,十多年来一直是一个充满热情的开源贡献者。他提出的方法现已成功应用于 Kaggle 等机器学习竞赛。 除了编写代码,Sebastian 还喜欢写作,并撰写了畅销书《Python Machine Learning》(《Python 机器学习》)和《Machine Learning with PyTorch and ScikitLearn》。
人工智能(AI)是一个广泛而深入的领域,其中机器学习(Machine Learning)和深度学习(Deep Learning)是两大关键分支。神经网络(Neural Networks)作为深度学习的核心组件,在图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域展现出了巨大的潜力。本教程将介绍如何使用Python和深度学习库(如TensorFlow或PyTorch)实现一个简单的前馈神经网络...