附件:设置1:设置2:李建东设置3:本书以scikit-learn和Keras框架作为实战平台, 讲解了传统机器学习的主流技术和最新深度学习的研究成果。其中, “第一篇 传统机器学习”包括第1-10章, 介绍了机器学习概念、监督学习算法 (回归分析、Logistic回归、k近邻、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机) 、无监督学习算法 (神经网络、聚类、降维) ; “第二篇 深度学习”包括第11-15章, 介绍了深度学习的概念、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络和强化学习等。摘要:有书目
附注提要
本书以scikit-learn和Keras框架作为实战平台, 讲解了传统机器学习的主流技术和最新深度学习的研究成果。其中, “第一篇 传统机器学习”包括第1-10章, 介绍了机器学习概念、监督学习算法 (回归分析、Logistic回归、k近邻、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机) 、无监督学习算法 (神经网络、聚类、降维) ; “第二篇 深度学习”包括第11-15章, 介绍了深度学习的概念、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络和强化学习等。