内容简介
本套书是《机器学习从认知到实践》系列的第2辑，共包含3册，旨在帮助读者从理论到实践全面掌握机器学习和深度学习技术。第1册侧重于机器学习基础，涵盖Python编程、数据预处理、特征工程、经典算法（如线性回归、决策树、支持向量机等）以及模型评估与调优，通过大量实例引导读者建立机器学习思维。第2册深入讲解TensorFlow框架，从基本概念、图计算、张量操作到卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等高级模型，结合图像识别、自然语言处理等实际项目案例，展示TensorFlow在工业中的应用。第3册聚焦于机器学习项目的完整生命周期，包括问题定义、数据收集与清洗、模型选择与训练、部署与维护，并探讨了迁移学习、强化学习等前沿话题。
全书由三位作者合著，融合了理论与实践，适合有一定编程基础的读者作为进阶读物。书中代码采用Python和TensorFlow实现，强调动手能力和实际应用，旨在帮助读者从“认知”层面理解算法原理，再到“实践”层面独立完成机器学习项目。无论是对领域感兴趣的初学者还是有经验的数据科学家，都能从中获得启发与实用技能。
目录
Python机器学习实践指南
内容提要
作者简介
审阅者简介
译者简介
译者序
第1章 Python机器学习的生态系统
第2章 构建应用程序，发现低价的公寓
第3章 构建应用程序，发现低价的机票
第4章 使用逻辑回归预测IPO市场
第5章 创建自定义的新闻源
第6章 预测你的内容是否会广为流传
第7章 使用机器学习预测股票市场
第8章 建立图像相似度的引擎
第9章 打造聊天机器人
第10章 构建推荐引擎
欢迎来到异步社区！
TensorFlow机器学习项目实战
内容提要
作者简介
内容提要
作者简介
审阅者简介
译者简介
译者序
第1章 Python机器学习的生态系统
第2章 构建应用程序，发现低价的公寓
第3章 构建应用程序，发现低价的机票
第4章 使用逻辑回归预测IPO市场
第5章 创建自定义的新闻源
第6章 预测你的内容是否会广为流传
第7章 使用机器学习预测股票市场
第8章 建立图像相似度的引擎
第9章 打造聊天机器人
第10章 构建推荐引擎
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