这本机器学习畅销书基于TensorFlow 2和Scikit-Learn的新版本进行了全面更新,通过具体的示例、非常少的理论和可用于生产环境的Python框架,从零帮助你直观地理解并掌握构建智能系统所需要的概念和工具。

全书分为两部分。第一部分介绍机器学习基础,涵盖以下主题:什么是机器学习,它试图解决什么问题,以及系统的主要类别和基本概念;第二部分介绍神经网络和深度学习,涵盖以下主题:什么是神经网络以及它们有什么用,使用TensorFlow和Keras构建和训练神经网络的技术,以及如何使用强化学习构建可以通过反复试错,学习好的策略的代理程序。第一部分主要基于Scikit-Learn,而第二部分则使用TensorFlow和Keras。

奥雷利安·杰龙(Aurélien Géron)是机器学习方面的顾问。他曾就职于Google,在2013年到2016年领导过YouTube视频分类团队。他是Wifirst公司的创始人并于2002年至2012年担任该公司的首席技术官。2001年,他创办Ployconseil公司并任首席技术官。

成为VIP会员查看完整内容
179

相关内容

【干货书】机器学习Primer,122页pdf
专知会员服务
106+阅读 · 2020年10月5日
【干货书】Python数据科学入门,464页pdf
专知会员服务
72+阅读 · 2020年9月20日
【干货书】机器学习Python实战教程,366页pdf
专知会员服务
338+阅读 · 2020年3月17日
Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南,385页pdf
专知会员服务
129+阅读 · 2020年3月15日
《机器学习实战》代码(基于Python3)
专知
32+阅读 · 2019年10月14日
资源 | 《Scikit-Learn与TensorFlow》中文精要
AI研习社
25+阅读 · 2018年9月21日
推荐|给你12本热门的深度学习书籍
全球人工智能
17+阅读 · 2018年3月18日
Arxiv
26+阅读 · 2018年8月19日
VIP会员
相关主题
微信扫码咨询专知VIP会员