导航
首页
-> 图书查询 -> 详细信息
机器学习入门与实战——基于scikit-learn和Keras
作 译 者:
张海涛,李建东
出版时间:
2021-05
字 数:
348
页 数:
232
版 次:
01-01
开 本:
16开 开
印 次:
01-01
ISBN:
9787121409509
所属分类:
教育,本科研究生,计算机类,
定价:
59.8
立即购买 >
内容简介:
本书以scikit-learn和Keras框架作为实战平台,讲解了传统机器学习的主流技术和最新深度学习的研究成果。其中,"第一篇 传统机器学习”包括第1~10章,介绍了机器学习概念、监督学习算法(回归分析、Logistic回归、k近邻、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机)、无监督学习算法(神经网络、聚类、降维);"第二篇 深度学习”包括第11~15章,介绍了深度学习的概念、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络和强化学习等。 本书的编写旨在体现"做中学”理念,读者在学习初期不必过多纠缠于算法理论,而是通过实际案例快速入门,进而激发兴趣,自主完善理论学习,最终顺利跨入人工智能的殿堂。本书可以作为高校数据科学与大数据技术、人工智能等专业的教材,也可以作为致力于开展人工智能研究的读者快速入门的参考资料。
【返回】
导航
搜书
关于
联系
网上投稿
分享
京ICP备11030724 Copyright 2020 电子工业出版社
京公网安备 11010602100307号