/ Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow2ed2019.epub
Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow2ed2019.epub
Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow2ed2019.epub
Throughaseriesofrecentbreakthroughs,deeplearninghasboostedtheentirefieldofmachinelearning.Now,evenprogrammerswhoknowclosetonothingaboutthistechnologycanusesimple,efficienttoolstoimplementprogramscapableoflearningfromdata.Thispracticalbookshowsyouhow.Byusingconcreteexamples,minimaltheory,andtwoproduction-readyPythonframeworks—Scikit-LearnandTensorFlow—authorAurélienGéronhelpsyougainanintuitiveunderstandingoftheconceptsandtoolsforbuildingintelligentsystems.You’lllearnarangeoftechniques,startingwithsimplelinearregressionandprogressingtodeepneuralnetworks.Withexercisesineachchaptertohelpyouapplywhatyou’velearned,allyouneedisprogrammingexperiencetogetstarted.*Explorethemachinelearninglandscape,particularlyneuralnets*UseScikit-Learntotrackanexamplemachine-learningprojectend-to-end*Exploreseveraltrainingmodels,includingsupportvectormachines,decisiontrees,randomforests,andensemblemethods*UsetheTensorFlowlibrarytobuildandtrainneuralnets*Diveintoneuralnetarchitectures,includingconvolutionalnets,recurrentnets,anddeepreinforcementlearning*Learntechniquesfortrainingandscalingdeepneuralnets 本软件ID:11792673
Throughaseriesofrecentbreakthroughs,deeplearninghasboostedtheentirefieldofmachinelearning.Now,evenprogrammerswhoknowclosetonothingaboutthistechnologycanusesimple,efficienttoolstoimplementprogramscapableoflearningfromdata.Thispracticalbookshowsyouhow.Byusingconcreteexamples,minimaltheory,andtwoproduction-readyPythonframeworks—Scikit-LearnandTensorFlow—authorAurélienGéronhelpsyougainanintuitiveunderstandingoftheconceptsandtoolsforbuildingintelligentsystems.You’lllearnarangeoftechniques,startingwithsimplelinearregressionandprogressingtodeepneuralnetworks.Withexercisesineachchaptertohelpyouapplywhatyou’velearned,allyouneedisprogrammingexperiencetogetstarted.*Explorethemachinelearninglandscape,particularlyneuralnets*UseScikit-Learntotrackanexamplemachine-learningprojectend-to-end*Exploreseveraltrainingmodels,includingsupportvectormachines,decisiontrees,randomforests,andensemblemethods*UsetheTensorFlowlibrarytobuildandtrainneuralnets*Diveintoneuralnetarchitectures,includingconvolutionalnets,recurrentnets,anddeepreinforcementlearning*Learntechniquesfortrainingandscalingdeepneuralnets 本软件ID:11792673
文件下载
资源详情
-机器学习
评论信息
-
-
-
Jacky_zheng76:不错，省下了几百块2020-08-25 -
lmydt_123:还不错的资源2019-10-30
-
l920218:不错的资源，学习学习2019-10-22
-
job123321:完整版，超赞2019-10-12
其他资源
- 多旅行商成绩的Matlab程序
- kscript：Kotlin的脚本增强-源码
- 门铃电路的原理图以及PCB图
- Simulink动态零碎建模与仿真（李颖第二版）
- 无线节能——无线充电电路
- 历年大学生数学竞赛试题（非数学专业）
- Wireless_Co妹妹unications_Goldsmith（中文翻译+英语原版）
- 文件夹目录树列表小工具！实用
- iWebOffice控件
- 手把手教你学DSP：基于TMS320F28335(北航完整高清标签)
- 美赛2020latex模板.zip
- 3上语文生字注音练习【10页】.pdf
- vue-router案例.zip
- Java调用Win32获取窗口句柄JNative-1.3.2
- java课程设计大作业写的推箱子小游戏（含说明文档）
- web--4.网盘
- 高校科研管理系统
- 国密SSL浏览器访问国密SSL规范Tomcat服务器的完整方法（附演示DEMO访问方法）
- libbz2.dll
- 网上银行管理系统jsp+servlet+mysql
免责申明
【好快吧下载】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【好快吧下载】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【好快吧下载】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，8686821#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，8686821#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明