Python機(jī)器學(xué)習(xí):基于PyTorch和Scikit-Learn
本書深入介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的基本概念和方法,除介紹了Python機(jī)器學(xué)習(xí)庫和用機(jī)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(jī)器學(xué)習(xí)算法的數(shù)學(xué)理論、工作原理、使用方法、實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)以及如何避免機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)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(jī)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(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)和用于訓(xùn)練智能體的強(qiáng)化學(xué)習(xí),還介紹了深度學(xué)習(xí)的新動(dòng)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(dòng),理論和實(shí)踐部分相對(duì)平衡,既可以作為機(jī)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(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目時(shí)的參考書。
·25.6萬字