机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow中文版怎么样?最新电子版百度云下载
本书主要分为两个部分。第一部分为第1章到第8章，涵盖机器学习的基础理论知识和基本算法——从线性回归到随机森林等，帮助读者掌握Scikit-Learn的常用方法；第二部分为第9章到第16章，探讨深度学习和常用框架TensorFlow，一步一个脚印地带领读者使用TensorFlow搭建和训练深度神经网络，以及卷积神经网络。
作者简介:
Aurelien Geron 是机器学习方面的顾问。他曾是Google软件工程师，在2013年到2016年主导了YouTube视频分类工程。2002年和2012年，他还是Wifirst公司（一家法国的无线ISP）的创始人和首席技术官，2001年是Ployconseil公司（现在管理电动汽车共享服务Autolib）的创始人和首席技术官。
目录:
第1章 机器学习概览11
第2章 端到端的机器学习项目39
第3章 分类80
第4章 训练模型102
第5章 支持向量机136
第6章 决策树154
第7章 集成学习和随机森林165
第8章 降维185
第9章 运行TensorFlow205
第10章 人工神经网络简介227
第11章 训练深度神经网络245
第12章 跨设备和服务器的分布式TensorFlow279
第13章 卷积神经网络31
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