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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

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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