机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow（原书第2版）读书介绍

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（法）奥雷利安•杰龙（Aurélien Géron）      ISBN:9787111665977    原作名/别名:《》

机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow（原书第2版）摘要

这本机器学习畅销书基于TensorFlow 2和Scikit-Learn的新版本进行了全面更新，通过具体的示例、非常少的理论和可用于生产环境的Python框架，从零帮助你直观地理解并掌握构建智能系统所需要的概念和工具。

全书分为两部分。第一部分介绍机器学习基础，涵盖以下主题：什么是机器学习，它试图解决什么问题，以及系统的主要类别和基本概念；第二部分介绍神经网络和深度学习，涵盖以下主题：什么是神经网络以及它们有什么用，使用TensorFlow和Keras构建和训练神经网络的技术，以及如何使用强化学习构建可以通过反复试错，学习好的策略的代理程序。第一部分主要基于Scikit-Learn，而第二部分则使用TensorFlow和Keras。

通过本书，你会学到一系列可以快速使用的技术。每章的练习可以帮助你应用所学的知识，你只需要有一些编程经验。所有代码都可以在GitHub上获得。

代码获取方式：

1、微信关注“华章计算机”

2、在后台回复关键词：新版蜥蜴书

作者简介

奥雷利安•杰龙（Aurélien Géron）是机器学习方面的顾问。他曾就职于Google，在2013年到2016年领导过YouTube视频分类团队。他是Wifirst公司的创始人并于2002年至2012年担任该公司的首席技术官。2001年，他创办Ployconseil公司并任首席技术官。

未发行或暂未收录

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