Python机器学习: 基于PyTorch和Scikit-Learn/(美) 塞巴斯蒂安·拉施卡, 刘玉溪 (海登), 瓦希德·米尔贾利利, Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili, 李波, 张帅, 赵炀
附件:设置1:设置2:刘玉溪设置3: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和图像分类的机器学习与深度学习方法, 以及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, 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。摘要:
附注提要
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和图像分类的机器学习与深度学习方法, 以及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, 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。