机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow

Aurélien Géron

评分 8.5分

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。

Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow

Aurélien Géron

评分 9.2分

Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow (3/e)

Aurélien Géron

评分 暂无

Through a recent series of breakthroughs, deep learning has boosted the entire field of machine learning. Now, even programmers who know close to nothing about this technology can use simple, effic

Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南（影印版）

Aurélien Géron

评分 9.6分

通过具体的例子、很少的理论以及两款成熟的Python框架：Scikit-Learn和TensorFlow，作者Aurélien Géron会帮助你掌握构建智能系统所需要的概念和工具。你将会学习到各种技术，从简单的线性回归及发展到深度神经网络。每章的练习有助于你运用所学到的知识，你只需要有一些编程经验就行了。 探索机器学习，尤其是神经网络 使用Sciki