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基本信息
书名:机器学习从入门到入职—用sklearn与keras搭建人工智能模型
定价：99.00元
售价：73元,便宜26元,折扣73
作者:张威
出版社：电子工业出版社
出版日期：2020-01-01
ISBN：9787121381997
字数：
页码：472
版次：1
装帧：平装
开本：16开
商品重量：0.4kg
编辑推荐
学习路线清晰：从整体上对机器学习的知识架构进行整理；
理论实际结合：以Sklearn和Keras等机器学习框架对涉及的理论进行代码实现；
入门参考必读：包含机器学习岗位入职技巧。
内容提要
近年来机器学习是一个热门的技术方向，但机器学习本身并不是一门新兴学科，而是多门成熟学科（微积分、统计学与概率论、线性代数等）的集合。其知识体系结构庞大而复杂，为了使读者朋友能够把握机器学习的清晰的脉络，本书尽可能从整体上对机器学习的知识架构进行整理，并以Sklearn和Keras等机器学习框架对涉及的相关理论概念进行代码实现，使理论与实践相结合。本书分为4个部分：章至第3章主要介绍机器学习的概念、开发环境的搭建及模型开发的基本流程等；第4章至第7章涵盖回归、分类、聚类、降维的实现原理，以及机器学习框架Sklearn的具体实现与应用；第8章至2章主要阐述深度学习，如卷积神经网络、生成性对抗网络、循环神经网络的实现原理，以及深度学习框架Keras的具体实现与应用；3章简单介绍机器学习岗位的入职技巧。本书可作为机器学习入门者、对机器学习感兴趣的群体和相关岗位求职者的参考用书。
目录
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作者介绍
张威（Viking Zhang），曾就职于IBM、平安科技、嘉实基金、微众银行，现就职于“特朗普”的人工智能公司，拥有多个关于人工智能方面的专利，致力于将人工智能应用场景普及化，将机器学习技术广泛用于运维架构、金融分析等方面。
文摘
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序言
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