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          《机器学习之路》




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          本资料所属分类:

          电脑 软件下载 编程开发

          更新时间:2020年6月06日

          如不能下载,请查看怎样下载


          下载链接:https://pan.baidu.com/s/15rowzsAR8EXHm17Xf3OY_w    提取码:deo9


          机器学习需要一条脱离过高理论门槛的入门之路。

          《机器学习篇》从小红帽采蘑菇的故事开篇,介绍了基础的机器学习分类模型的训练(第1 章)。如何评估、调试模型?如何合理地发掘事物的特征?如何利用几个模型共同发挥作用?后续章节一步一步讲述了如何优化模型,更好地完成分类预测任务(第2 章),并且初步尝试将这些技术运用到金融股票交易中(第3 章)。

          自然界最好的非线性模型莫过于人类的大脑。《深度学习篇》从介绍并对比一些常见的深度学习框架开始(第4 章),讲解了DNN 模型的直观原理,尝试给出一些简单的生物学解释,完成简单的图片识别任务(第5 章)。后续章节在此基础上,完成更为复杂的图片识别CNN 模型(第6 章)。接着,本书展示了使用Caffe 完成一个完整的图片识别项目,从准备数据集,到完成识别任务(第7 章)。后面简单描述了RNN 模型(第8 章),接着展示了一个将深度学习技术落地到图片处理领域的项目(第9 章)。

          《机器学习篇》适合能看懂Python 代码,对机器学习感兴趣,期望入门的读者。

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