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Python Machine Learning / Second Edition
Sebastian Raschka Vahid Mirjalili更新时间：2021-03-26 16:11:58
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UnlockmodernmachinelearninganddeeplearningtechniqueswithPythonbyusingthelatestcutting-edgeopensourcePythonlibraries.AboutThisBook?SecondeditionofthebestsellingbookonMachineLearning?Apracticalapproachtokeyframeworksindatascience,machinelearning,anddeeplearning?UsethemostpowerfulPythonlibrariestoimplementmachinelearninganddeeplearning?GettoknowthebestpracticestoimproveandoptimizeyourmachinelearningsystemsandalgorithmsWhoThisBookIsForIfyouknowsomePythonandyouwanttousemachinelearninganddeeplearning,pickupthisbook.Whetheryouwanttostartfromscratchorextendyourmachinelearningknowledge,thisisanessentialandunmissableresource.Writtenfordevelopersanddatascientistswhowanttocreatepracticalmachinelearninganddeeplearningcode,thisbookisidealfordevelopersanddatascientistswhowanttoteachcomputershowtolearnfromdata.WhatYouWillLearn?Understandthekeyframeworksindatascience,machinelearning,anddeeplearning?HarnessthepowerofthelatestPythonopensourcelibrariesinmachinelearning?Exploremachinelearningtechniquesusingchallengingreal-worlddata?MasterdeepneuralnetworkimplementationusingtheTensorFlowlibrary?Learnthemechanicsofclassificationalgorithmstoimplementthebesttoolforthejob?Predictcontinuoustargetoutcomesusingregressionanalysis?Uncoverhiddenpatternsandstructuresindatawithclustering?DelvedeeperintotextualandsocialmediadatausingsentimentanalysisInDetailMachinelearningiseatingthesoftwareworld,andnowdeeplearningisextendingmachinelearning.Understandandworkatthecuttingedgeofmachinelearning,neuralnetworks,anddeeplearningwiththissecondeditionofSebastianRaschka’sbestsellingbook,PythonMachineLearning.ThoroughlyupdatedusingthelatestPythonopensourcelibraries,thisbookoffersthepracticalknowledgeandtechniquesyouneedtocreateandcontributetomachinelearning,deeplearning,andmoderndataanalysis.Fullyextendedandmodernized,PythonMachineLearningSecondEditionnowincludesthepopularTensorFlowdeeplearninglibrary.Thescikit-learncodehasalsobeenfullyupdatedtoincluderecentimprovementsandadditionstothisversatilemachinelearninglibrary.SebastianRaschkaandVahidMirjalili’suniqueinsightandexpertiseintroduceyoutomachinelearninganddeeplearningalgorithmsfromscratch,andshowyouhowtoapplythemtopracticalindustrychallengesusingrealisticandinterestingexamples.Bytheendofthebook,you’llbereadytomeetthenewdataanalysisopportunitiesintoday’sworld.Ifyou’vereadthefirsteditionofthisbook,you’llbedelightedtofindanewbalanceofclassicalideasandmoderninsightsintomachinelearning.Everychapterhasbeencriticallyupdated,andtherearenewchaptersonkeytechnologies.You’llbeabletolearnandworkwithTensorFlowmoredeeplythaneverbefore,andgetessentialcoverageoftheKerasneuralnetworklibrary,alongwiththemostrecentupdatestoscikit-learn.StyleandApproachPythonMachineLearningSecondEditiontakesapractical,hands-oncodingapproachsoyoucanlearnaboutmachinelearningbycodingwithPython.ThisbookmovesfluentlybetweenthetheoreticalprinciplesofmachinelearningandthepracticaldetailsofimplementationwithPython.
品牌：中图公司
上架时间：2017-09-20 00:00:00
出版社：Packt Publishing
本书数字版权由中图公司提供，并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
Python Machine Learning / Second Edition最新章节
查看全部- Index
- Chapter and book summary
- Project two – implementing an RNN for character-level language modeling in TensorFlow
- Project one – performing sentiment analysis of IMDb movie reviews using multilayer RNNs
- Implementing a multilayer RNN for sequence modeling in TensorFlow
- RNNs for modeling sequences
- Introducing sequential data
- Chapter 16. Modeling Sequential Data Using Recurrent Neural Networks
- Summary
- Implementing a deep convolutional neural network using TensorFlow
Sebastian Raschka Vahid Mirjalili
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