机器学习和深度学习:原理、算法、实战

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2023-03
版次: 1
ISBN: 9787302624790
定价: 128.00
装帧: 其他
开本: 16开
纸张: 胶版纸
字数: 893.000千字
3人买过
  • 本书通俗易懂,帮助读者 理解ML和DL算法的基本原理, 内容全面且有建设性。本书作者拥有丰富的
      行业经验。本书列出理论知识、行业 实践以及专业人员在实际工作中遇到的问题。列举来自银行
      业、保险业、电子商务、医疗保健和汽车行业的大量案例。用直观和浅显的方式解释复杂概念。本书
      涵盖的主题包括Python编程与基本统计、基本机器学习算法(回归、逻辑回归、树和聚类分析)、先
      j的机器学习算法(随机森林、Boosting和ANN )和TensorFlow和深度学习算法( CNN、RNN和
      LSTM)。本书还提供可供下载的数据集、代码和示例项目。 第1章 机器学习与深度学习概述

    第2章 Python编程与统计学基础

    第3章 回归与逻辑回归

    第4章 决策树

    第5章 模型选择与交叉验证

    第6章 聚类分析

    第7章 随机森林和Boosting

    第8章 人工神经网络

    第9章 TensorFlow 和Keras

    第10章 深度学习中的超参数

    第11章 卷及神经网络

    第12章 RNN和LSTM

    第13章 参考文献(在线资源)
  • 内容简介:
    本书通俗易懂,帮助读者 理解ML和DL算法的基本原理, 内容全面且有建设性。本书作者拥有丰富的
      行业经验。本书列出理论知识、行业 实践以及专业人员在实际工作中遇到的问题。列举来自银行
      业、保险业、电子商务、医疗保健和汽车行业的大量案例。用直观和浅显的方式解释复杂概念。本书
      涵盖的主题包括Python编程与基本统计、基本机器学习算法(回归、逻辑回归、树和聚类分析)、先
      j的机器学习算法(随机森林、Boosting和ANN )和TensorFlow和深度学习算法( CNN、RNN和
      LSTM)。本书还提供可供下载的数据集、代码和示例项目。
  • 目录:
    第1章 机器学习与深度学习概述

    第2章 Python编程与统计学基础

    第3章 回归与逻辑回归

    第4章 决策树

    第5章 模型选择与交叉验证

    第6章 聚类分析

    第7章 随机森林和Boosting

    第8章 人工神经网络

    第9章 TensorFlow 和Keras

    第10章 深度学习中的超参数

    第11章 卷及神经网络

    第12章 RNN和LSTM

    第13章 参考文献(在线资源)
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