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《細說機器學習:從理論到實踐》從數學知識入手,詳盡細緻地闡述機器學習各方面的理論知識、常用算法與流行框架,並以大量代碼示例進行實踐。本書內容分為三篇:第一篇為基礎知識,包括機器學習概述、開發環境和常用模塊、特徵工程、模型評估、降維方法等內容。本篇詳細而友好地介紹機器學習的核心概念與原理,並結合大量示例幫助讀者輕鬆入門。第二篇為算法應用,涵蓋機器學習最重要與高頻使用的模型,包括K-Means聚類、K最近鄰、回歸、決策樹、樸素貝葉斯、支持向量機、神經網絡等內容。本篇不僅詳細講解各個算法的原理,還提供大量注釋詳盡的代碼示例,使這些算法變得直觀易懂。第三篇為拓展應用,包括集成學習、深度學習框架TensorFlow與PyTorch入門、卷積網絡、激活函數以及模型微調與項目實戰。本篇內容更加前沿與高級,帶領讀者跨過機器學習的門檻,進行真實項目的實踐與部署。
《細說機器學習:從理論到實踐》內容豐富、系統且實用,大量相關代碼示例貼近實戰,能夠為讀者學習機器學習打下扎實的基礎,並真正掌握運用這些知識與算法解決實際問題的技能。適合機器學習入門者、大學生、人工智能從業者,以及各行業技術人員和科研人員使用,也可作為培訓機構和大專院校人工智能課程的教學用書。
《細說機器學習:從理論到實踐》內容豐富、系統且實用,大量相關代碼示例貼近實戰,能夠為讀者學習機器學習打下扎實的基礎,並真正掌握運用這些知識與算法解決實際問題的技能。適合機器學習入門者、大學生、人工智能從業者,以及各行業技術人員和科研人員使用,也可作為培訓機構和大專院校人工智能課程的教學用書。
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