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机器 学习 实战（原书第2版）：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlowpdf百度 网盘 下载 地址?

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。

作者简介:
Aurélien Géron是机器学习方面的顾问。曾就职于Google，在 2013 年到 2016 年 领导 过YouTube视频分类 团队 。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。于 2001 年创办Ployconseil 公司并任首席技术官。

目录:
第 1 章 机器学习概览
第 2 章 端到端的机器学习 项目 42
第 3 章 分类 86
第 4 章 训练模型 108
第 5 章 支持向量机 143
第 6 章 决策 树 162
第 7 章 集成学习和随机森林 173
第 8 章 降维 193
第 9 章 无监督学习技术 211
第 10 章 Keras 人工神经网络简介 249
第 11 章 训练深度神经网络 293
第 12 章 使用 TensorFlow 自定义模型和训练 330
第 13 章 使用 TensorFlow 加载和预处理 数据 362
第 14 章 使用卷积神经网络的深度 计算机 视觉 390
第 15 章 使用 RNN 和 CNN 处理序列 432
第 16 章 使用 RNN 和注意力机制进行 自然 语言 处理 455
第 17 章 使用自动编码器和 GAN 的表征学习和生成学习 489
第 18 章 强化学习 523
第 19 章 大规模训练和部署TensorFlow 模型 571

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