Python机器学习实战:基于Scikit-learn与PyTorch的神经网络解决方案

作者: [印]阿什温·帕扬卡 (Ashwin Pajankar) , 阿迪亚·乔希 (Aditya Joshi)著;欧拉 译

出版社: 清华大学出版社

出版日期: 2023-09-01

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简介

《Python机器学习实战:基于Scikit-learn与PyTorch的神经网络解决方案》基于作者多年的积累,通过概念及其解释、Python代码示例及其解释和代码输出,特别针对零基础读者精心设计了这本机器学习进阶指南。全书包含3部分16章的内容,在介绍完编程和数据处理基础之后,探讨了监督学习(如线性回归、逻辑回归及决策树、朴素贝叶斯和支持向量机)、集成学习以及无监督学习(如降维和聚类等)。值得一提的是,书的最后讲到了神经网络和深度学习的基本思想,探讨了人工神经网络、卷积神经网络和递归神经网络。 《Python机器学习实战:基于Scikit-learn与PyTorch的神经网络解决方案》适合零基础且希望了解和掌握机器学习的读者阅读与参考。

编辑推荐

NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn以及Pytorch,一应俱全 涵括常见应用场景,可作为初学者入门指南以及从业者中长期参考手册 深度阐述机器学习环境搭建、数据加载、数值处理、数据分析和可视化 结合理论和实践来解释监督学习、无监督学习、回归算法以及集成学习 通过一个端到端解决方案来解释复杂的卷积神经网络架构、原理和实现 本书分为三个部分。第一部分向您介绍使用 Python 的数字运算和数据分析工具,并深入解释环境配置、数据加载、数值处理、数据分析和可视化。第二部分涵盖机器学习基础知识和 Scikit-learn 库。它还通过理论和实践课程以简单的方式解释了监督学习、无监督学习、回归算法的实现和分类以及集成学习方法。第三部分解释了复杂的神经网络架构,并详细介绍了卷积神经网络的内部工作和实现。最后一章包含 Pytorch 中神经网络的详细端到端解决方案。本书可以帮助读者实现机器学习和神经网络解决方案。 特色主题如下: 复习NumPy和Pandas中的数据结构 展示机器学习技术和算法 了解监督学习和非监督学习 重点讨论卷积神经网络和递归神经网络 全面介绍熟悉scikit-learn和 PyTorch 预测递归神经网络和长短期记忆中的序列

更多出版物信息
  • 版权: 清华大学出版社
  • 出版: 2023-09-01
  • 作者:[印]阿什温·帕扬卡 (Ashwin Pajankar) , 阿迪亚·乔希 (Aditya Joshi)著;欧拉 译
  • 更新: 2024-01-10
  • 书号:9787302642978
  • 中图:TP312PY;TP181
  • 学科:
    工学
    控制科学与工程
    工学
    计算机科学与技术
    工学
    软件工程
    交叉学科
    智能科学与技术

作者信息

[印]阿什温·帕扬卡 (Ashwin Pajankar) , 阿迪亚·乔希 (Aditya Joshi)著;欧拉 译

阿什温·帕扬卡(AshwinPajankar)是一名技术类作家、讲师、内容创作者和YouTuber主播。他在南德的SGGSIE&T获得了工程学士学位,在印度理工学院海德拉巴校区获得了计算机科学与工程硕士学位。他在7岁的时候接触到电子技术和计算机编程。BASIC 是他学会的第一种编程语言。他还用过其他很多编程语言,比如汇编语言、C、C++、VisualBasic、Java、ShellScripting、Python、SQL和 JavaScript。他还非常喜欢使用单板计算机和微控制器,比如树莓派、BananaPro、Arduino、BBC Microbit 和 ESP32。 他目前正专注于发展 YouTube 频道,内容涉及计算机编程、电子技术和微控制器。 阿迪亚·乔希(AdityaJoshi)是一名机器学习工程师,他曾经在早中期创业公司的数据科学和机器学习团队工作。他在浦那大学获得了工程学士学位,在印度理工学院海德拉巴校区获得了计算机科学与工程硕士学位。他在硕士学习期间对机器学习产生了兴趣,并与印度理工学院海德拉巴校区的搜索和信息提取实验室有了联系。他喜欢教学,经常参加培训研讨会、聚会和短期课程。 欧拉在校期间多次入选“优等生名单”,奉行深思笃行的做事原则,擅长于问题引导和拆解,曾经运用数据模型和R语言帮助某企业在半年内实现了十倍的增长。美食爱好者。有多部译著,翻译风格活泼而准确,有志于通过文字、技术和思维来探寻商业价值与人文精神的平衡。目前感兴趣的方向有机器学习和人工智能。

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