附件:设置1:设置2:设置3:本书结合项目实践, 首先讨论了主流机器学习平台的主要特点以及机器学习的实战难点。在此基础上, 利用主流的机器学习开源平台TensorFlow、OpenVINO、PaddlePaddle等, 通过19个实战案例, 详细地分析了决策树、随机森林、支持向量机、逻辑回归、贝叶斯网络、聚类、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等机器学习和深度学习算法在金融、零售、汽车、电力、交通等典型领域的应用。摘要:有书目 (第259-260页)
附注提要
本书结合项目实践, 首先讨论了主流机器学习平台的主要特点以及机器学习的实战难点。在此基础上, 利用主流的机器学习开源平台TensorFlow、OpenVINO、PaddlePaddle等, 通过19个实战案例, 详细地分析了决策树、随机森林、支持向量机、逻辑回归、贝叶斯网络、聚类、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等机器学习和深度学习算法在金融、零售、汽车、电力、交通等典型领域的应用。