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机器学习之路——Caffe、Keras、scikit-learn实战

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  • 日期: 2022-03-12
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标签: 机器学习

机器学习

机器学习需要一条脱离过高理论门槛的入门之路。

《机器学习之路》从小红帽采蘑菇的故事开篇,介绍了基础的机器学习分类模型的训练(第1  章)。如何评估、调试模型?如何合理地发掘事物的特征?如何利用几个模型共同发挥作用?后续章节一步一步讲述了如何优化模型,更好地完成分类预测任务(第2  章),并且初步尝试将这些技术运用到金融股票交易中(第3  章)。

自然界最好的非线性模型莫过于人类的大脑。《深度学习篇》从介绍并对比一些常见的深度学习框架开始(第4  章),讲解了DNN  模型的直观原理,尝试给出一些简单的生物学解释,完成简单的图片识别任务(第5  章)。后续章节在此基础上,完成更为复杂的图片识别CNN  模型(第6  章)。接着,本书展示了使用Caffe  完成一个完整的图片识别项目,从准备数据集,到完成识别任务(第7  章)。后面简单描述了RNN  模型(第8  章),接着展示了一个将深度学习技术落地到图片处理领域的项目(第9  章)。

《机器学习之路》适合能看懂Python  代码,对机器学习感兴趣,期望入门的读者。

目录

第一篇  机器学习篇

第1  章  初识机器学习  2

第2  章  机器学习进阶  35

第3  章  实战:股票量化  95

第二篇  深度学习篇

第4  章  深度学习:背景和工具  126

第5  章  深层学习模型  152

第6  章  学习空间特征  191

第7  章  Caffe  实例:狗狗品种辨别  240

第8  章  漫谈时间序列模型  258

第9  章  用深度学习做个艺术画家——模仿实现PRISMA  277

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