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题名/责任者:

Python机器学习:基于PyTorch和Scikit-Learn/(美)塞巴斯蒂安·拉施卡(Sebastian Raschka)，(美)刘玉溪(海登)，(美)瓦希德·米尔贾利利(Vahid Mirjalili)著 李波，张帅，赵炀译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2023.06

ISBN及定价:

978-7-111-72681-4/CNY159.00

载体形态项:

22,597页:图;24cm

并列正题名:

Machine learning with PyTorch and Scikit-Learn

其它题名:

基于PyTorch和Scikit-Learn

丛编项:

智能系统与技术丛书

个人责任者:

(美) 拉施卡 (Raschka, Sebastian) 著

个人责任者:

(美) 刘玉溪 著

个人责任者:

(美) 米尔贾利利 (Mirjalili, Vahid) 著

个人次要责任者:

李波 译

个人次要责任者:

张帅 译

个人次要责任者:

赵炀 译

学科主题:

程序语言-程序设计

学科主题:

机器学习

非控制主题词:

Python

中图法分类号:

TP312PY

中图法分类号:

TP181

中图法分类号:

TP18

一般附注:

PACKT

版本附注:

由Packet Publishing授权出版

提要文摘附注:

本书深入介绍了机器学习领域的基本概念和方法，除介绍了Python机器学习库和用机器学习库搭建神经网络模型的方法外，还介绍了机器学习算法的数学理论、工作原理、使用方法、实现细节以及如何避免机器学习算法实现过程中的常见问题。本书涵盖了多种用于文本和图像分类的机器学习与深度学习方法，以及用于生成新数据的生成对抗网络(GAN)和用于训练智能体的强化学习，还介绍了深度学习的新动态，包括图神经网络和用于自然语言处理(NLP)的大型Transformer。

使用对象附注:

机器学习领域初学者

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