Python機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)：基于Scikit-learn與PyTorch的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決方案

　　《Python機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)：基于Scikit-learn與PyTorch的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決方案》基于作者多年的積累，通過概念及其解釋、Python代碼示例及其解釋和代碼輸出，特別針對零基礎(chǔ)讀者精心設(shè)計了這本機器學(xué)習(xí)進(jìn)階指南。全書包含3部分16章的內(nèi)容，在介紹完編程和數(shù)據(jù)處理基礎(chǔ)之后，探討了監(jiān)督學(xué)習(xí)（如線性回歸、邏輯回歸及決策樹、樸素貝葉斯和支持向量機）、集成學(xué)習(xí)以及無監(jiān)督學(xué)習(xí)（如降維和聚類等）。值得一提的是，書的最后講到了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)的基本思想，探討了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 《Python機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)：基于Scikit-learn與PyTorch的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決方案》適合零基礎(chǔ)且希望了解和掌握機器學(xué)習(xí)的讀者閱讀與參考。

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