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深入使用PyTorch和Scikit-Learn的机器学习指南

该书介绍了如何使用PyTorch和Scikit-Learn进行机器学习，内容包含从数据预处理到高级深度学习模型的实现。主要涵盖分类、回归、聚类、神经网络、自然语言处理、生成对抗网络及强化学习等主题，通过实用的代码示例和实际应用帮助读者掌握机器学习技术。无论是初学者还是有经验的开发者，都可以将其作为理解和应用机器学习的重要参考资料。

Machine LearningPyTorchScikit-LearnSebastian RaschkaPackt PublishingGithub开源项目
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项目介绍：Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn 书籍

概述

Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn 是一本由 Sebastian Raschka、Yuxi (Hayden) Liu 和 Vahid Mirjalili 共同创作的权威书籍，该书旨在通过使用 PyTorch 和 Scikit-Learn 框架，帮助读者深入了解机器学习的基本原理和高级应用。该书由 Packt Publishing 出版，提供了丰富的内容和实用的代码示例，适合机器学习初学者和进阶者参考。

图书规格

  • 平装：770 页
  • 出版商：Packt Publishing
  • 语言：英语
  • ISBN-10：1801819319
  • ISBN-13：978-1801819312
  • Kindle ASIN：B09NW48MR1

主要内容

这本书分为多个章节，从基础概念到深度学习的高级主题，内容结构紧凑且逻辑清晰，是一部全面的学习指南。以下是主要章节的内容概括：

  1. 机器学习基础：赋予计算机从数据中学习的能力。
  2. 分类算法训练：介绍如何对分类任务进行机器学习算法的训练。
  3. 使用 Scikit-Learn 的分类器巡礼：全面介绍 Scikit-Learn 中的各种分类器。
  4. 构建优良的训练集：数据预处理的重要性及其技术。
  5. 数据压缩与降维：探讨如何使用降维技术对数据进行压缩。
  6. 模型评估与超参数优化：学习模型评估的最佳实践与超参数调优技巧。
  7. 模型集成学习：结合不同模型以增强学习结果的技巧。
  8. 情感分析的应用：机器学习在情感分析中的应用实践。
  9. 回归分析预测连续目标变量：通过回归分析进行预测。
  10. 无标签数据的处理：探索聚类分析的方法。
  11. 从零实现多层人工神经网络：动手实现基础神经网络。
  12. PyTorch 并行化神经网络训练：如何在 PyTorch 中实现训练的并行化。
  13. 深入了解 PyTorch：详细剖析 PyTorch 的内部机制。
  14. 深度卷积神经网络进行图像分类：介绍 CNN 在图像分类中的应用。
  15. 使用循环神经网络建模序列数据：RNN 在序列数据建模中的应用。
  16. 改进自然语言处理的 Transformer：使用注意力机制提升 NLP 效果。
  17. 生成对抗网络合成新数据：生成对抗网络的应用与实现。
  18. 图神经网络捕捉图结构数据的依赖性：研究 GNN 的理论和应用。
  19. 复杂环境中的强化学习：如何在复杂环境下做出决策。

代码环境与翻译

这本书还附有代码例子，并提供了详细的安装和设置说明，可以通过书中的代码库查阅。此外，还有贡献者提供的关于如何在 Google Colab 上运行代码示例的指南。

另外，该书已有塞尔维亚语的翻译，为非英语国家的读者提供了便利。

评述

这本书不仅是一本理论书籍，也是一部实战宝典。它通过详细的示例和练习帮助读者掌握机器学习的实用技能，是任何对机器学习和数据科学感兴趣的人的得力助手。无论是希望夯实基础还是进军深度学习领域的读者，这本书都能为他们提供丰富的知识储备和实践指导。

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