包郵機器學習之路+Keras快速上手+深度學習 3本 epub pdf mobi txt 電子書下載 2024

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發表於2024-11-27

商品介绍

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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書籍描述

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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 .................................................................................... 2
1.1 機器學習——賦予機器“學習”的靈魂 ..................................................................... 2
1.1.1 小紅帽識彆毒蘑菇 ................................................................................................................... 2
1.1.2 三種機器學習問題 ................................................................................................................... 6
1.1.3 常用符號 .................................................................................................................................. 6
1.1.4 迴顧 .......................................................................................................................................... 7
1.2 KNN——相似的鄰居請投票 ........................................................................................ 7
1.2.1 模型原理 .................................................................................................................................. 7
1.2.2 鳶尾花卉數據集（IRIS） ....................................................................................................... 9
1.2.3 訓練模型 .................................................................................................................................. 9
1.2.4 評估模型 ................................................................................................................................ 12
1.2.5 關於KNN ............................................................................................................................... 14
1.2.6 運用KNN 模型 ..........

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