Hướng dẫn machine learning with python pdf github - học máy với python pdf github

Học máy Python [tái bản lần 3] Kho lưu trữ mã

Kho lưu trữ mã cho phiên bản 1 và 2 có sẵn tại

• //github.com/rasbt/python-machine-learning-book và
• //github.com/rasbt/python-machine-learning-book-2nd-edition

Học máy Python, tái bản lần thứ 3.

Được xuất bản vào ngày 12 tháng 12 năm 2019

Bìa mềm: 770 trang Nhà xuất bản: Packt Publishing Ngôn ngữ: Tiếng Anh
Publisher: Packt Publishing
Language: English

ISBN-10: 1789955750 ISBN-13: 978-1789955750 Kindle asin: B07VBLX2W7
ISBN-13: 978-1789955750
Kindle ASIN: B07VBLX2W7

Liên kết

• Trang Amazon
• Trang Packt

Mục lục và sổ ghi chép mã

Có thể tìm thấy các hướng dẫn cài đặt và cài đặt hữu ích trong tệp readme.md của Chương 1

Xin lưu ý rằng đây chỉ là các ví dụ mã đi kèm với cuốn sách mà chúng tôi đã tải lên để thuận tiện cho bạn; Xin lưu ý rằng các máy tính xách tay này có thể không hữu ích nếu không có các công thức và văn bản mô tả.

1. Học máy - Cung cấp cho máy tính khả năng học hỏi từ dữ liệu [Mở DIR]
2. Thuật toán học máy đào tạo để phân loại [Mở DIR]
3. Một chuyến tham quan các trình phân loại máy học bằng cách sử dụng Scikit-learn [Open Dir]
4. Xây dựng bộ đào tạo tốt-xử lý trước dữ liệu [Mở DIR]
5. Nén dữ liệu thông qua giảm kích thước [Mở DIR]
6. Học các thực tiễn tốt nhất để đánh giá mô hình và tối ưu hóa siêu đồng tính [Mở DIR]
7. Kết hợp các mô hình khác nhau để học tập [Mở Dir]
8. Áp dụng máy học để phân tích tình cảm [Mở DIR]
9. Nhúng mô hình học máy vào một ứng dụng web [Mở DIR]
10. Dự đoán các biến mục tiêu liên tục với phân tích hồi quy [Mở DIR]
11. Làm việc với dữ liệu không nhãn - Phân tích phân cụm [Mở DIR]
12. Thực hiện một mạng lưới thần kinh nhân tạo nhiều lớp từ đầu [Mở Dir]
13. Song song đào tạo mạng lưới thần kinh với Tensorflow [Open Dir]
14. Đi sâu hơn: Cơ học của Tensorflow [Mở Dir]
15. Phân loại hình ảnh với các mạng thần kinh tích chập sâu [Mở DIR]
16. Mô hình hóa dữ liệu tuần tự bằng các mạng thần kinh tái phát [Mở DIR]
17. Mạng đối nghịch thế hệ để tổng hợp dữ liệu mới [Mở DIR]
18. Học tập củng cố để ra quyết định trong môi trường phức tạp [Mở Dir]

Raschka, Sebastian và Vahid Mirjalili.Học máy Python, tái bản lần thứ 3.Packt Publishing, 2019.

@book{RaschkaMirjalili2019,  
address = {Birmingham, UK},  
author = {Raschka, Sebastian and Mirjalili, Vahid},  
edition = {3},  
isbn = {978-1789955750},   
publisher = {Packt Publishing},  
title = {{Python Machine Learning, 3rd Ed.}},  
year = {2019}  
}