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题名:
机器学习从入门到入职
    
 
作者: 张威 著
分册:  
出版信息: 北京   电子工业出版社  2020
页数: xiv, 458页
开本: 24cm
丛书名:
单 册:
中图分类: TP181 , TP311.561
科图分类:
主题词: 机器学习--ji qi xue xi , 软件工具--ruan jian gong ju--程序设计
电子资源:
ISBN: 978-7-121-38199-7
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314    @a张威 (Viking Zhang), 曾就职于IBM、平安科技、嘉实基金、微众银行, 现就职于“特朗普品质认证”的人工智能公司, 拥有多个关于人工智能方面的专利。
330    @a本书分为4个部分: 第1章至第3章介绍机器学习的概念、开发环境的搭建及模型开发的基本流程等; 第4章至第7章涵盖回归、分类、聚类、降维的实现原理, 以及机器学习框架Sklearn的具体实现与应用: 第8章至第12章主要阐述深度学习, 如卷积神经网络、生成性对抗网络、循环神经网络的实现原理, 以及深度学习框架Keras的具体实现与应用; 第13章简单介绍机器学习岗位的入职技巧。
517 1  @a用Sklearn与Keras搭建人工智能模型@Ayong Sklearnyu Kerasda jian ren gong zhi neng mo xing
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    机器学习从入门到入职:用Sklearn与Keras搭建人工智能模型/张威著.-北京:电子工业出版社,2020
    xiv, 458页:图;24cm
    
    
    ISBN 978-7-121-38199-7:CNY99.00
    本书分为4个部分: 第1章至第3章介绍机器学习的概念、开发环境的搭建及模型开发的基本流程等; 第4章至第7章涵盖回归、分类、聚类、降维的实现原理, 以及机器学习框架Sklearn的具体实现与应用: 第8章至第12章主要阐述深度学习, 如卷积神经网络、生成性对抗网络、循环神经网络的实现原理, 以及深度学习框架Keras的具体实现与应用; 第13章简单介绍机器学习岗位的入职技巧。
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正题名:机器学习从入门到入职     索取号:TP181/12         预约/预借

序号 登录号 条形码 馆藏地/架位号 状态 备注
1 315698   S315698   历史工业书库(图文三楼西)/ [索取号:TP181/12] 在馆    
2 315699   S315699   历史工业书库(图文三楼西)/ [索取号:TP181/12] 在馆    
3 315700   S315700   历史工业书库(图文三楼西)/ [索取号:TP181/12] 在馆    
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