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python机器学习神书hands-on-ml-with-sklearn-and-tf 评分:

非常好的python机器学习书! 零、前言 处理,清洗和准备数据。 选择和设计特征。 使用交叉验证选择一个模型并调整超参数。 机器学习的主要挑战,特别是欠拟合和过拟合(偏差和方差权衡)。 对训练数据进行降维以对抗 the curse of dimensionality(维度诅咒) 最常见的学习算法:线性和多项式回归, Logistic 回归,k-最近邻,支持向量机,决策 树,随机森林和集成方法。 第二部分,神经网络和深度学习,包括以下主题: 什么是神经网络?它们有啥优势? 使用 TensorFlow 构建和训练神经网络。 最重要的神经网络架构:前馈神经网络,卷积网络,递归网络,长期短期记忆网络 (LSTM)和自动编码器。 训练深度神经网络的技巧。 对于大数据集 缩放神经网络。 强化学习。 第一部分主要基于 scikit-learn ,而第二部分则使用 TensorFlow 。 注意:不要太急于深入学习到核心知识:深度学习无疑是机器学习中最令人兴奋的领域之 一,但是你应该首先掌握基础知识。而且,大多数问题可以用较简单的技术很好地解决(而 不需要深度学习),比如随机森林和集成方法(我们会在第一部分进行讨论)。如果你拥有 足够的数据,计算能力和耐心,深度学习是最适合复杂的问题的,如图像识别,语音识别或 自然语言处理。
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2018-12-22 上传大小:14.56MB
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hands_on_Ml_with_Sklearn_and_TF(开始一个小项目——训练集与测试集的划分)
handson-ml-master 这本的代码

handson-ml-master.zip 个人觉得挺不错的 实践必备的一本书

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handson-ml2.zip

本书是原书的第二版Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow-2E代码实现,最新的用tensorflow2.0来实现

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机器学习-数据处理(hands_on_Ml_with_Sklearn_and_TF)
hands-on Machine Learning with sklearn
Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow 原版pdf by Géron

In 2006, Geoffrey Hinton et al. published a paper1 showing how to train a deep neural network capable of recognizing handwritten digits with state-of-the-art precision (>98%). They branded this technique “Deep Learning.” Training a deep neural net was widely considered impossible at the time,2 and m

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【高清】+【英文原版】+【PDF格式】Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow

高清、英文原版,美国亚马逊排名第一的tensorflow学习指导书籍,销量最好,评价五星!

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