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题名/责任者:

Python机器学习实战:基于Scikit-learn与PyTorch的神经网络解决方案/(印) 阿什温·帕扬卡, 阿迪亚·乔希著 欧拉译

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2023

ISBN及定价:

978-7-302-64297-8/CNY99.00

载体形态项:

xiv, 271页:图;23cm

统一题名:

Hands-on machine learning with Python : implement neural network solutions with scikit-learn and PyTorch

其它题名:

基于Scikit-learn与PyTorch的神经网络解决方案

个人责任者:

帕扬卡 (Pajankar, Ashwin) 著

个人责任者:

乔希 (Joshi, Aditya) 著

个人次要责任者:

欧拉 译

学科主题:

软件工具-程序设计

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP311.561

中图法分类号:

TP181

相关题名附注:

英文题名原文取自版权页

责任者附注:

阿什温·帕扬卡 (Ashwin Pajankar), 是一名技术类作家、讲师、内容创作者和YouTuber主播。阿迪亚·乔希 (Aditya Joshi), 是一名机器学习工程师, 他曾经在早中期创业公司的数据科学和机器学习团队工作。他在浦那大学获得了工程学士学位, 在印度理工学院海德拉巴校区获得了计算机科学与工程硕士学位。欧拉, 在校期间多次入选“优等生名单”, 奉行深思笃行的做事原则, 擅长于问题引导和拆解, 曾经运用数据模型和R语言帮助某企业在半年内实现了十倍的增长。美食爱好者。

提要文摘附注:

本书基于作者多年的积累, 通过概念及其解释、Python代码示例及其解释和代码输出, 特别针对零基础读者精心设计了这本机器学习进阶指南。全书包含3部分16章的内容, 在介绍完编程和数据处理基础之后, 探讨了监督学习 (如线性回归、逻辑回归及决策树、朴素贝叶斯和支持向量机)、集成学习以及无监督学习 (如降维和聚类等)。值得一提的是, 书的最后讲到了神经网络和深度学习的基本思想, 探讨了人工神经网络、卷积神经网络和递归神经网络。

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