MARC状态:审校 文献类型:中文图书 浏览次数:182
- 题名/责任者:
- 机器学习之路:Caffe、Keras、scikit-learn实战/阿布, 胥嘉幸编著
- 出版发行项:
- 北京:电子工业出版社,2017
- ISBN及定价:
- 978-7-121-32160-3/CNY79.00
- 载体形态项:
- xii, 315页:图;24cm
- 个人责任者:
- 阿布 编著
- 个人责任者:
- 胥嘉幸 编著
- 学科主题:
- 机器学习
- 中图法分类号:
- TP181
- 责任者附注:
- 阿布,多年互联网金融技术从业经验,曾就职于奇虎360、互联网证券、金融等互联网型金融公司,现自由职业,个人量化交易者,擅长个人中小资金量化交易领域系统开发,以及为中小型量化私募资金提供技术解决方案、技术支持、量化培训等工作。
- 责任者附注:
- 胥嘉幸,北京大学硕士,先后就职于金融证券、糯米搜索部门。多年致力于大数据机器学习方面的研究,有深厚的数学功底和理论支撑。
- 提要文摘附注:
- 本书《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)。
- 使用对象附注:
- 本书适合能看懂Python代码,对机器学习感兴趣,期望入门的读者。
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索书号 | 条码号 | 年卷期 | 馆藏地 | 书刊状态 | 还书位置 |
TP181/740 | 72157053 | - | ![]() |
可借 | 现代技术部(1F) |
TP181/740 | 72157054 | - | ![]() |
可借 | 现代技术部(1F) |
TP181/740 | 72157055 | - | ![]() |
可借 | 总借还书处(2F) |
TP181/740 | 72312620 | ![]() |
可借 | 自然书库(3F东) |
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