機器學習實戰-基於Scikit-Learn.Keras和TensorFlow (原書第3版) 9787111749714

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原出版社:機械工業
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書名:機器學習實戰-基於Scikit-Learn.Keras和TensorFlow (原書第3版)
ISBN:9787111749714
出版社:機械工業
著編譯者:奧雷利安.傑龍
頁數:723
所在地:中國大陸 *此為代購商品
書號:1651817
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【台灣高等教育出版社簡體書】 機器學習實戰-基於Scikit-Learn.Keras和TensorFlow (原書第3版) 787111749714 奧雷利安.傑龍

內容簡介

隨著一系列的技術突破,深度學習推動了整個機器學習領域的發展。現在,即使是對這項技術幾乎一無所知的程序員,也可以使用簡單有效的工具來實現能夠從數據中學習的程序。這本暢銷書通過具體的示例、簡單的理論和可用於生產環境的Python框架(Scikit-Learn、keras和TensorFlow)來幫助你直觀地理解並掌握構建智能系統所需要的概念和工具。 在本書中,你會學到一系列可以快速使用的技術,從簡單的線性回歸到深度神經網路。全書中大量的代碼示例和練習幫助你學以致用。你只需具備編程經驗即可入門。 通過本書,你將能夠: 使用Scikit-Learn通過端到端項目來學習機器學習基礎知識。 探索多種模型,包括支持向量機、決策樹、隨機森林和集成方法。 探索無監督學習技術,如降維、聚類和異常檢測。 深入研究神經網路架構,包括卷積網路、循環網路、生成對抗網路、自動編碼器、擴散模型和轉換器。 使用TensorFlow和Keras構建和訓練用於計算機視覺、自然語言處理、生成模型和深度強化學習的神經網路。

作者簡介

奧雷利安·傑龍,Aurelien Geron是機器學習方面的顧問。他是Google的前員工,在2013年到2016年領導過YouTube視頻分類團隊。2002年至2012年,他還是Wifirst公司的創始人和首席技術官,在2001年,他是Ployconseil公司的創始人和首席技術官。

目錄

前言
第一部分 機器學習的基礎知識
第1章 機器學習概覽
1 1 什麼是機器學習
1 2 為什麼使用機器學習
1 3 應用示例
1 4 機器學習系統的類型
1 5 機器學習的主要挑戰
1 6 測試和驗證
1 7 練習題
第2章 端到端機器學習項目
2 1 使用真實數據
2 2 放眼大局
2 3 獲取數據
2 4 探索和可視化數據以獲得見解
2 5 為機器學習演算法準備數據
2 6 選擇和訓練模型
2 7 微調模型
2 8 啟動、監控和維護系統
2 9 試試看
2 10 練習題
第3章 分類
3 1 MNIST
3 2 訓練二元分類器
3 3 性能測量
3 4 多類分類
3 5 錯誤分析
3 6 多標籤分類
3 7 多輸出分類
3 8 練習題
第4章 訓練模型
4 1 線性回歸
4 2 梯度下降
4 3 多項式回歸
4 4 學習曲線
4 5 正則化線性模型
4 6 邏輯回歸
4 7 練習題
第5章 支持向量機
5 1 線性SVM分類
5 2 非線性SVM分類
5 3 SVM回歸
5 4 線性SVM分類器的工作原理
5 5 對偶問題
5 6 練習題
第6章 決策樹
6 1 訓練和可視化決策樹
6 2 做出預測
6 3 估計類概率
6 4 CART訓練演算法
6 5 計算複雜度
6 6 基尼雜質或熵
6 7 正則化超參數
6 8 回歸
6 9 對軸方向的敏感性
6 10 決策樹具有高方差
6 11 練習題
第7章 集成學習和隨機森林
7 1 投票分類器
7 2 bagging和pasting
7 3 隨機森林
7 4 提升法
7 5 堆疊法
7 6 練習題
第8章 降維
8 1 維度的詛咒
8 2 降維的主要方法
8 3 PCA
8 4 隨機投影
8 5 LLE
8 6 其他降維技術
8 7 練習題
第9章 無監督學習技術
9 1 聚類演算法:k均值和DBSCAN
9 2 高斯混合模型
9 3 練習題
第二部分 神經網路與深度學習
第10章 Keras人工神經網路簡介
10 1 從生物神經元到人工神經元
10 2 使用Keras實現MLP
10 3 微調神經網路超參數
10 4 練習題
第11章 訓練深度神經網路
11 1 梯度消失和梯度爆炸問題
11 2 重用預訓練層
11 3 更快的優化器
11 4 學習率調度
11 5 通過正則化避免過擬合
11 6 總結和實用指南
11 7 練習題
第12章 使用TensorFlow自定義模型和訓練
12 1 TensorFlow快速瀏覽
12 2 像使用NumPy一樣使用TensorFlow
12 3 自定義模型和訓練演算法
12 4 TensorFlow函數和圖
12 5 練習題
第13章 使用TensorFlow載入和預處理數據
13 1 tf data API
13 2 TFRecord格式
13 3 Keras預處理層
13 4 TensorFlow數據集項目
13 5 練習題
第14章 使用卷積神經網路進行深度計算機視覺
14 1 視覺皮層的結構
14 2 卷積層
14 3 池化層
14 4 使用Keras實現池化層
14 5 CNN架構
14 6 使用Keras實現ResNet-34 CNN
14 7 使用Keras的預訓練模型
14 8 使用預訓練模型進行遷移學習
14 9 分類和定位
14 10 物體檢測
14 11 物體跟蹤
14 12 語義分割
14 13 練習題
第15章 使用RNN和CNN處理序列
15 1 循環神經元和層
15 2 訓練RNN
15 3 預測時間序列
15 4 處理長序列
15 5 練習題
第16章 基於RNN和注意力機制的自然語言處理
16 1 使用字元RNN生成莎士比亞文本
16 2 情感分析
16 3 用於神經機器翻譯的編碼器-解碼器網路
16 4 注意力機制
16 5 Transformer模型的雪崩
16 6 視覺Transformer
16 7 Hugging Face的Transformer庫
16 8 練習題
第17章 自動編碼器、GAN和擴散模型
17 1 有效的數據表示
17 2 使用不完備的線性自動編碼器執行PCA
17 3 堆疊式自動編碼器
17 4 卷積自動編碼器
17 5 去噪自動編碼器
17 6 稀疏自動編碼器
17 7 變分自動編碼器
17 8 生成Fashion MNIST圖像
17 9 生成對抗網路
17 10 擴散模型
17 11 練習題
第18章 強化學習
18 1 學習優化獎勵
18 2 策略搜索
18 3 OpenAI Gym介紹
18 4 神經網路策略
18 5 評估動作:信用分配問題
18 6 策略梯度
18 7 馬爾可夫決策過程
18 8 時序差分學習
18 9 Q學習
18 10 實現深度Q學習
18 11 深度Q學習的變體
18 12 一些流行的RL演算法概述
18 13 練習題
第19章 大規模訓練和部署TensorFlow模型
19 1 為TensorFlow模型提供服務
19 2 將模型部署到移動設備或嵌入式設備
19 3 在We
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