机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow 第2版Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and Te

最新推荐文章于 2023-04-13 11:59:53 发布

bigcindy 最新推荐文章于 2023-04-13 11:59:53 发布阅读量6.2k

前言（Preface）

第一部分机器学习基础（Part I. The Fundamentals of Machine Learning）

第1章机器学习概述（Chapter 1. The Machine Learning Landscape）（待更新）

第2章端到端机器学习项目（Chapter 2. End-to-End Machine Learning Project）

第3章分类（Chapter 3. Classification）

第4章训练模型（Chapter 4. Training Models）

第5章支持向量机（Chapter 5. Support Vector Machines）

第6章决策树(Chapter 6. Decision Trees)

第7章集成学习和随机森林（Chapter 7. Ensemble Learning and Random Forests）

第8章降维（Chapter 8. Dimensionality Reduction）

第9章无监督学习技术（Chapter 9. Unsupervised Learning Techniques）

第二部分神经网络和深度学习（Part II. Neural Networks and Deep Learning）

第10章 Keras搭建人工神经网络概述（Chapter 10. Introduction to Artificial Neural Networks with Keras）

第11章训练深度神经网络（Chapter 11. Training Deep Neural Networks）

第12章利用TensorFlow自定义模型并训练（Chapter 12. Custom Models and Training with TensorFlow）（待更新）

第13章利用TensorFlow加载和预处理数据（Chapter 13. Loading and Preprocessing Data with TensorFlow）

第14章利用卷积神经网络实现深度计算视觉（Chapter 14. Deep Computer Vision Using Convolutional Neural Networks）（待更新）

第15章利用RNN和CNN处理序列（Chapter 15. Processing Sequences Using RNNs and CNNs）

第16章 RNN和Attention实现自然语言处理（Chapter 16. Natural Language Processing with RNNs and Attention）（待更新）

第17章使用自编码器和GAN实现表示学习和生成学习（Chapter 17. Representation Learning and Generative Learning Using Autoencoders and GANs）（待更新）

第18章强化学习（Chapter 18. Reinforcement Learning）（待更新）

第19章规模化训练和部署TensorFlow模型（Chapter 19. Training and Deploying TensorFlow Models at Scale）（待更新）

附录A. 习题解答（Appendix A. Exercise Solutions）

附录B. 机器学习项目清单（Appendix B. Machine Learning Project Checklist）

附录C. 支持向量机对偶问题（Appendix C. SVM Dual Problem）

附录D. 自动微分（Appendix D. Autodiff）

附录E. 其它流行的人工神经网络架构（Appendix E. Other Popular ANN Architectures）

附录F. 特殊数据结构（Appendix F. Special Data Structures）

附录G. TensorFlow图（Appendix G. TensorFlow Graphs）

索引（Index）

机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow 第2版Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and Te 前言（Preface）第一部分机器学习基础（Part I. The Fundamentals ofMachine Learning）第1章机器学习概述（Chapter 1. The Machine LearningLandscape）（待更新）第2章端到端机器学习项目（Chapter 2. End-to-End MachineLearning Project）第3章分类（Chapter 3. Classification）第4章训练模型（Chapter 4. Trai...

机器学习 实战：基于 Scikit-Learn 、 Keras 和 TensorFlow 机器学习 实战：基于 Scikit-Learn 、 Keras 和 TensorFlow 机器学习 实战：基于 Scikit-Learn 、 Keras 和 TensorFlow 机器学习 实战：基于 Scikit-Learn 、 Keras 和 TensorFlow 机器学习 实战：基于 Scikit-Learn 、 Keras 和 TensorFlow 机器学习 实战：基于 Scikit-Learn 、 Keras 和 TensorFlow 机器学习 实战：基于 Scikit-Learn 、 Keras 和 TensorFlow 机器学习 实战：基于 Scikit-Learn 、 Keras 和 TensorFlow 机器学习 实战：基于 Scikit-Learn 、 Keras 和 TensorFlow 机器学习 实战：基于 Scikit-Learn 、 Keras 和 TensorFlow

学习时的笔记及相关代码，笔记可见：https://blog.csdn.net/Morganfs/article/details/123926929?spm=1001.2014.3001.5501

标题基于 keras 的人工神经网络的介绍文章目录标题基于 keras 的人工神经网络的介绍前言一、从生物神经元到人工神经元1.生物神经元2.用神经元进行逻辑计算3.感知机前向计算反向传播二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结鸟儿启发我们飞翔，牛蒡激发了魔术贴的灵感，大自然激发了无数的发明。因此，通过观察大脑的结构来获得如何建造智能机器的灵感似乎是合乎逻辑的。这就是引发人工神经网络(ANNs)的逻辑:ANN是由我们大脑中发现的生物神经元网络所激发而组成的 机器学习 模式。然而，尽管飞机的灵感来自

· 《 机器学习 》周志华 · 环境：Anaconda（Python 3.8） + Pycharm · 学习时间：2022.05.05~2022.05.05 第六章集成学习和随机森林

第四章训练模型 · 环境：Anaconda（Python 3.8） + Pycharm · 学习时间：2022.04.16~2022.04.？到目前为止，我们已经探讨了不同机器学

import matplotlib as mpl from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号 import numpy as np for i in [mpl, np, sklearn ]: print(i.

机器学习 实践—基于 Scikit-Learn 、 Keras 和 TensorFlow 2第二版 —第9章无监督学习技术(Chap te r9_Unsupervised_L ear ning _ Te chniques) 虽然目前大部分 机器学习 应用都是基于有监督学习，但实际工作生活中，大部分数据都是没有标签的。著名的 人工智能 大牛Yann LeCun说过：如果 人工智能 一个蛋糕，监督学习就像是蛋糕上的糖霜，而增强学习则蛋糕上的樱桃。（if in te lligence was a cake, unsupervised l ear ning

通过之前的学习，我们已经可以创建出手写数字训练的模型，并且经过不断优化能达到一个很好的效果，但是这些模型背后是如何工作，我们却一无所知，就像一个黑盒。深入了解模型背后的原理，可以使我们更快地适应模型、选择合适的算法、选择合适的超参数等等，甚至可以快速分析误差来源。 0. 导入所需的库 import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import sklearn

在 机器学习 中，通常情况下综合多个 机器学习 算法模型的预测结果往往比单个算法的结果要好，包括这些 机器学习 算法中效果最好的那个。将综合多个机器算法结果的这种方法称作集成。随机森林就是通过一个训练集训练很多个随机的决策树，最终综合这些决策树的结果达到不错的效果。常见的集成算法有：bagging, boosting, stacking 集成算法的主要实现方式有两类：一是集成不同类型的算法，二是在不同的训练集子集上使用相同的算法。 0. 导入所需的库 import numpy as np import

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