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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
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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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PHP程序设计
PHP是一种运行于服务器端并完全跨平台的嵌入式脚本编程语言,是目前开发各类Web应用的主流语言之一。本书站在初学者的角度,以通俗易懂的语言、丰富的图表、实用的案例详细介绍了PHP语言。全书共分11章:第1~7章主要介绍了Web开发概念和PHP入门、PHP基本语法、PHP流程控制和数组、PHP函数及应用、PHP与网页交互、PHP访问MySQL数据库、会话控制;第8~11章则围绕PHP进阶、PHP中的计算机14.5万字 - 会员
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