Python機器學(xué)習(xí)：基于PyTorch和Scikit-Learn
本書深入介紹了機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的基本概念和方法，除介紹了Python機器學(xué)習(xí)庫和用機器學(xué)習(xí)庫搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的方法外，還介紹了機器學(xué)習(xí)算法的數(shù)學(xué)理論、工作原理、使用方法、實現(xiàn)細節(jié)以及如何避免機器學(xué)習(xí)算法實現(xiàn)過程中的常見問題。本書涵蓋了多種用于文本和圖像分類的機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)方法，以及用于生成新數(shù)據(jù)的生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）和用于訓(xùn)練智能體的強化學(xué)習(xí)，還介紹了深度學(xué)習(xí)的新動態(tài)，包括圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和用于自然語言處理（NLP）的大型transformer。本書講解清晰，示例生動，理論和實踐部分相對平衡，既可以作為機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域初學(xué)者的入門教程，也可以作為讀者開發(fā)機器學(xué)習(xí)項目時的參考書。
·25.6萬字
