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本书分为两大部分: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。书中内容广博,覆盖了机器学习的各个领域,不仅介绍了传统的机器学习模型,包括支持向量机、决策树、随机森林和集成方法,还提供了使用Scikit-Learn进行机器学习的端到端训练示例。作者尤其对深度神经网络进行了深入的探讨,包括各种神经网络架构、强化学习,以及如何使用TensorFlow/Keras库来构建和训练神经网络。
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机器学习实战基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow_(【法】奥雷利安·杰龙)_(Z-Library).epub90MB
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