包郵 機器學習之路+Keras快速上手+深度學習 3本 下載 mobi epub pdf 電子書 2024
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發表於2024-12-21
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圖書介紹
店鋪: 曠氏文豪圖書專營店
齣版社: 電子工業齣版社
ISBN:9787121321603
商品編碼:14267708725
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圖書描述
YL8549 9787121321603 9787115461476 9787121318726
機器學習之路——Caffe、Keras、scikit-learn實戰
機器學習需要一條脫離過高理論門檻的入門之路。
本書《機器學習篇》從小紅帽采蘑菇的故事開篇,介紹瞭基礎的機器學習分類模型的訓練(第1章)。如何評估、調試模型?如何閤理地發掘事物的特徵?如何利用幾個模型共同發揮作用?後續章節一步一步講述瞭如何優化模型,更好地完成分類預測任務(第2章),並且初步嘗試將這些技術運用到金融股票交易中(第3章)。
自然界*好的非綫性模型莫過於人類的大腦。《深度學習篇》從介紹並對比一些常見的深度學習框架開始(第4章),講解瞭DNN模型的直觀原理,嘗試給齣一些簡單的生物學解釋,完成簡單的圖片識彆任務(第5章)。後續章節在此基礎上,完成更為復雜的圖片識彆CNN模型(第6章)。接著,本書展示瞭使用Caffe完成一個完整的圖片識彆項目,從準備數據集,到完成識彆任務(第7章)。後麵簡單描述瞭RNN模型(第8章),接著展示瞭一個將深度學習技術落地到圖片處理領域的項目(第9章)。
1篇 機器學習篇第1 章 初識機器學習 .................................................................................... 21.1 機器學習——賦予機器“學習”的靈魂 ..................................................................... 21.1.1 小紅帽識彆毒蘑菇 ................................................................................................................... 21.1.2 三種機器學習問題 ................................................................................................................... 61.1.3 常用符號 .................................................................................................................................. 61.1.4 迴顧 .......................................................................................................................................... 71.2 KNN——相似的鄰居請投票 ........................................................................................ 71.2.1 模型原理 .................................................................................................................................. 71.2.2 鳶尾花卉數據集(IRIS) ....................................................................................................... 91.2.3 訓練模型 .................................................................................................................................. 91.2.4 評估模型 ................................................................................................................................ 121.2.5 關於KNN ............................................................................................................................... 141.2.6 運用KNN 模型 ..........
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