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书名: Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow

主要内容:

这本书分为两个部分。

第一部分,机器学习的基础知识,涵盖以下主题:

  • 什么是机器学习?它被试图用来解决什么问题?机器学习系统的主要类别和基本概念是什么?
  • 典型的机器学习项目中的主要步骤。
  • 通过拟合数据来学习模型。
  • 优化成本函数(cost function)。
  • 零、前言
  • 处理,清洗和准备数据。
  • 选择和设计特征。
  • 使用交叉验证选择一个模型并调整超参数。
  • 机器学习的主要挑战,特别是欠拟合和过拟合(偏差和方差权衡)。
  • 对训练数据进行降维以对抗 the curse of dimensionality(维度诅咒)
  • 最常见的学习算法:线性和多项式回归, Logistic 回归,k-最近邻,支持向量机,决策 树,随机森林和集成方法。

第二部分,神经网络和深度学习,包括以下主题:

  • 什么是神经网络?它们有啥优势?
  • 使用 TensorFlow 构建和训练神经网络。
  • 最重要的神经网络架构:前馈神经网络,卷积网络,递归网络,长期短期记忆网络 (LSTM)和自动编码器。
  • 训练深度神经网络的技巧。
  • 对于大数据集缩放神经网络。
  • 强化学习。

第一部分主要基于 scikit-learn ,而第二部分则使用 TensorFlow 。 注意:不要太急于深入学习到核心知识:深度学习无疑是机器学习中最令人兴奋的领域之 一,但是你应该首先掌握基础知识。而且,大多数问题可以用较简单的技术很好地解决(而 不需要深度学习),比如随机森林和集成方法(我们会在第一部分进行讨论)。如果你拥有 足够的数据,计算能力和耐心,深度学习是最适合复杂的问题的,如图像识别,语音识别或 自然语言处理。

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Hands on Machine Learning with Scikit Learn and TensorFlow - 中文版.pdf
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We are interested in the application of Machine Learning (ML) technology to improve mathematical software. It may seem that the probabilistic nature of ML tools would invalidate the exact results prized by such software, however, the algorithms which underpin the software often come with a range of choices which are good candidates for ML application. We refer to choices which have no effect on the mathematical correctness of the software, but do impact its performance. In the past we experimented with one such choice: the variable ordering to use when building a Cylindrical Algebraic Decomposition (CAD). We used the Python library Scikit-Learn (sklearn) to experiment with different ML models, and developed new techniques for feature generation and hyper-parameter selection. These techniques could easily be adapted for making decisions other than our immediate application of CAD variable ordering. Hence in this paper we present a software pipeline to use sklearn to pick the variable ordering for an algorithm that acts on a polynomial system. The code described is freely available online.

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