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标题: 机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow（原书第2版） [打印本页]

作者: 普大帝 时间: 2024-5-24 19:39
标题: 机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow（原书第2版）
你好！我是陪你一起进阶人生的范老师！愿你成才！助你成长！
你好！我是数学中国范老师，本书本书英文版在Amazon上的评分是4.7分，中文版豆瓣评分5分，作者是一位出色的机器学习顾问和培训师，前Google资深工程师，不仅具有深厚的理论功底，还有最前沿的工业界实战操作经验。作者通过使用简洁的理论和细致具体的示例，运用两个Python框架，帮助你直观地了解构建智能系统的相关概念和工具。你将从本书中学到各种机器学习技术（从简单的线性回归到各种神经网络结构）。每章都附有练习题，可以帮助你应用所学的知识，你所需要的只是编程练习。有更详细的千字介绍，可以在帖子下方查看。

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机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow：原书第2版_[法] 奥雷利安·杰龙.pdf (34.85 MB, 下载次数: 3, 售价: 2 点体力)
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详细介绍：
最近几年人工智能技术的突破性进展，比如AlphaGo战胜围棋世界冠军柯洁，Waymo开始部署自动驾驶出租车，都表明深度学习极大地推动了整个机器学习的发展。现在，即使对深度学习技术几乎一无所知的工程师和程序员，也可以使用简单而有效的工具来实现从数据中学习的复杂应用程序。本书就向你展示了具体应该如何来实现各种人工智能的应用，如计算机视觉、自然语言处理等。
本书作者是一位出色的机器学习顾问和培训师，前Google资深工程师，从2013年至2016年领导YouTube的视频分类团队，不仅具有深厚的理论功底，还有最前沿的工业界实战操作经验。作者通过使用简洁的理论和细致具体的示例，运用两个Python框架（Scikit-Learn和TensorFlow/Keras），帮助你直观地了解构建智能系统的相关概念和工具。你将从本书中学到各种机器学习技术（从简单的线性回归到各种神经网络结构）。每章都附有练习题，可以帮助你应用所学的知识，你所需要的只是编程练习。
本书内容广博，覆盖了机器学习的各个领域，不仅介绍了传统的机器学习模型，包括支持向量机、决策树、随机森林和集成方法，还提供了使用Scikit-Learn进行机器学习的端到端训练示例。作者尤其对深度神经网络进行了深入的探讨，包括各种神经网络架构（如卷积神经网络、递归神经网络等）、强化学习，以及如何使用TensorFlow/Keras库来构建和训练神经网络。
本书英文版在Amazon上的评分是4.7分（满分5分），近90%的读者给予了5星好评，在国内豆瓣读书上也得到91.5%的读者的5星好评，国内外同时有这么高的好评率，足以证明本书的价值及其良好可读性。
如果你正打算学习机器学习和深度学习，正在寻求一个切入点，那么我强烈建议你把本书当作入门教材。需要使用机器学习或者深度学习算法解决实际问题的工程师可将本书当作实战手册，它可以让你了解很多深度学习的最新研究成果和实用技巧。
随着AlphaGo在人机大战中一举成名，关于人工智能的研究开始广受关注，人工智能科学家也一跃成为“21世纪热门的人才”。人工智能，特别是机器学习和深度神经网络的广泛应用虽然兴起不久，但是对这两个密切关联的领域的研究其实已经持续了好几十年，早已形成了系统化的知识体系。对于想要踏入机器学习和深度学习领域的初学者和工程师而言，一本理论和实践相结合的书籍是必不可少的，本书就是这样一本书。
本书分为两部分：第一部分介绍机器学习的基础知识；第二部分介绍神经网络与深度学习。附录部分的内容也非常丰富。本书兼顾理论与实战，既适合在校学生，又适合有经验的工程师。
从理论上讲，本书最大的特色就是有深度，覆盖面广，但是书中并没有太多复杂的数学公式推导，很容易看懂。这在现在很多机器学习书籍中是不多见的。
从实战来说，本书使用了当前热门的机器学习框架Scikit-Learn深度学习框架TensorFlow和Keras，每一章都配备相应的项目示例，代码的实操性和可读性非常好。本书也是为有经验的工程师而写的，是一本实用指南。特别是附录B给出的机器学习项目清单，如果工业界想做一套机器学习的解决方案，完全可以按照这个清单去做。
读者朋友可能非常关心第2版相比第1版有何区别，作者在第2版中不仅重写了大部分章节，还增加了很多机器学习的前沿知识，代码示例采用了Keras深度学习框架。
作者将本书所有章节的详细代码都发布在GitHub上。项目地址为：https://github.com/ageron/handson-ml2。
译者现在在比利时某科研机构从事深度学习处理器、嵌入式实时人工智能、计算机视觉和深度学习异构平台上的编程框架等研究工作，虽有多年的机器学习和计算机视觉研究和开发经验，但本书中所涉及的专业术语与概念较多，部分概念及术语尚无公认的中文译法，因此我们参考了一些网络上和研究论文中常用的译法。在翻译过程中虽然力求准确地反映原著内容，但由于译者水平有限，可能有错误或者遗漏之处，恳请读者批评指正。读者可以通过电子邮件songnh@outlook.com和译者取得联系。

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