书目信息 |
| 题名： |
Python机器学习
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| 作者： | 刘玉溪 ， 米尔贾利利 ， 拉施卡 著 ；张帅 ， 赵炀 ， 李波 译 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 机械工业出版社 2023.06 |
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| 页数： | XXII, 597页, [2] 页图版 | |
| 开本： | 24cm | |
| 丛书名： | 智能系统与技术丛书 | |
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TP312 ， TP181 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 程序语言--cheng xu yu yan--程序设计 , 机器学习--ji qi xue xi | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-111-72681-4 | |
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| 200 | 1 | @aPython机器学习@APython ji qi xue xi@e基于PyTorch和Scikit-Learn@f(美) 塞巴斯蒂安·拉施卡, 刘玉溪 (海登), 瓦希德·米尔贾利利著@d= Machine learning with PyTorch and Scikit-Learn@fSebastian Raschka, Vahid Mirjalili@g李波, 张帅, 赵炀译@zeng |
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| 300 | @aPACKT | |
| 306 | @a由Packet Publishing授权出版 | |
| 314 | @a塞巴斯蒂安·拉施卡, 获密歇根州立大学博士学位, 现在是威斯康星-麦迪逊大学统计学助理教授, 从事机器学习和深度学习研究。刘玉溪 (海登), 在谷歌公司担任机器学习软件工程师, 曾担任机器学习科学家。瓦希德·米尔贾利利, 获密歇根州立大学机械工程和计算机科学双博士学位, 是一名专注于计算机视觉和深度学习的科研工作者。李波, 本科、硕士、博士均毕业于哈尔滨工业大学。张帅, 哈尔滨工程大学智能科学与工程学院硕士研究生在读, 研究方向为机器学习、压缩感知。赵炀, 哈尔滨工程大学智能科学与工程学院硕士研究生在读, 研究方向为数据降维、自然语言处理。 | |
| 330 | @a本书深入介绍了机器学习领域的基本概念和方法, 除介绍了Python机器学习库和用机器学习库搭建神经网络模型的方法外, 还介绍了机器学习算法的数学理论、工作原理、使用方法、实现细节以及如何避免机器学习算法实现过程中的常见问题。本书涵盖了多种用于文本和图像分类的机器学习与深度学习方法, 以及用于生成新数据的生成对抗网络 (GAN) 和用于训练智能体的强化学习, 还介绍了深度学习的新动态, 包括图神经网络和用于自然语言处理 (NLP) 的大型Transformer。 | |
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| 701 | 1 | @a米尔贾利利@Ami er jia li li@g(Mirjalili, Vahid)@4著 |
| 701 | 1 | @a拉施卡@Ala shi ka@g(Raschka, Sebastian)@4著 |
| 702 | 0 | @a张帅@Azhang shuai@4译 |
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| 702 | 0 | @a李波@Ali bo@4译 |
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| Python机器学习：基于PyTorch和Scikit-Learn/(美) 塞巴斯蒂安·拉施卡, 刘玉溪 (海登), 瓦希德·米尔贾利利著= Machine learning with PyTorch and Scikit-Learn/Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili/李波, 张帅, 赵炀译.-北京：机械工业出版社，2023.06 |
| XXII, 597页, [2] 页图版：图；24cm.-(智能系统与技术丛书) |
| PACKT |
| ISBN 978-7-111-72681-4：CNY159.00 |
| 本书深入介绍了机器学习领域的基本概念和方法, 除介绍了Python机器学习库和用机器学习库搭建神经网络模型的方法外, 还介绍了机器学习算法的数学理论、工作原理、使用方法、实现细节以及如何避免机器学习算法实现过程中的常见问题。本书涵盖了多种用于文本和图像分类的机器学习与深度学习方法, 以及用于生成新数据的生成对抗网络 (GAN) 和用于训练智能体的强化学习, 还介绍了深度学习的新动态, 包括图神经网络和用于自然语言处理 (NLP) 的大型Transformer。 |
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正题名：Python机器学习
索取号：TP312/L007
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