Scikit-Learn 与 TensorFlow 机器学习实用指南 中文精要.pdf,Scikit-Learn 与 TensorFlow 机器学习实用指南 中文精要 译者: 1:SeanCheney 2-8 :fjl_csdn 9-14 :akon_wang_hkbu 下载本书和代码:/p/9efbae6dbf8e 本书自2017年4月9 日出版,便长期占据美国亚马逊Computer
第6章 决策树 第7章 集成学习和随机森林 第8章 降维 第二部分 神经网络和深度学习 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...
第一部分为第 1 章到第 8 章,涵盖机器学习的基础理论知识和基本算法——从线性回归到随机森林等,帮助读者掌握 Scikit-Learn 的常用方法;第二部分为第 9 章到第 16 章,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。
链接: https://pan.baidu.com/s/17VpKh23F7fICTJt19-kEUQ 提取码:w88j 以下是学习机器学习的一些建议,不涉及具体的代码: 数学基础: 具备一定的数学基础对理解机器学习至关重要。线性代数、概率论和统计学是机…
机器学习实战:基于Scikit-Learn和TensorFlow pdf分享 中文版,英文版,书上的源代码都有 链接:https://pan.baidu.com/s/1XU0VBSff52_G3r4tIvVCLw 提取码:lgqi
时间差分学习(TD 学习)算法与数值迭代算法非常类似,但考虑到智能体仅具有 MDP 的部分知识。一般来说,我们假设智能体最初只知道可能的状态和动作,没有更多了。智能体使用探索策略,例如,纯粹的随机策略来探索 MDP,并且随着它的发展,TD 学习算法基于实际观察到的转换和奖励来更新状态值的估计(见公式 16-4)。
《机器学习实战 基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第3版分为两大部分: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...
第2章 一个完整的机器学习项目 来源:ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者:@SeanCheney 校对:@Lisanaaa @飞龙 本章中,你会假装作为被一家地产公司刚刚雇佣的数据科学家,完整地学习一个案例项目。下面是主要步骤:项目概述。获取数
第02章 一个完整的机器学习项目(下) 第03章 分类 第04章 训练模型 第05章 支持向量机 第06章 决策树 第07章 集成学习和随机森林 第08章 降维 (第二部分 神经网络和深度学习) 第9章 启动和运行TensorFlow 第10章 人工神经网络 第11章 训练深度神经网络(上) ...
第12章 设备和服务器上的分布式 TensorFlow 第13章 卷积神经网络 第14章 循环神经网络 第15章 自编码器 第16章 强化学习(上) 第16章 强化学习(下) 在之前的描述中,我们通常把机器学习模型和训练算法当作黑箱来处理。如果你动手练习过前几章的一些示例,就能惊奇地发现优化回归系统、改进数字图像的分类器、甚至可...