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题名/责任者:

从机器学习到深度学习:基于Scikit-learn与TensorFlow的高效开发实战/刘长龙著

出版发行项:

北京:电子工业出版社,2019

ISBN及定价:

978-7-121-35518-9/CNY99.00

载体形态项:

xx, 490页:图;24cm

个人责任者:

刘长龙 著

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

责任者附注:

刘长龙，思维与行动兼备的80后，享受萌生新想法后边开发边思考的创新过程。上海交大硕士毕业后最初任职于上海电信，负责账务与支付系统的开发与实施。

提要文摘附注:

本书试图用通俗的语言讲解涵盖算法模型的机器学习，主要内容包括机器学习通用概念、三个基本科学计算工具、有监督学习、聚类模型、降维模型、隐马尔可夫模型、贝叶斯网络、自然语言处理、深度学习、强化学习、模型迁移等。在深入浅出地解析模型与算法之后，介绍使用Python相关工具进行开发的方法、解析经典案例，使读者做到“能理解、能设计、能编码、能调试”，没有任何专业基础的读者在学习本书后也能够上手设计与开发机器学习产品。

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