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機(jī)器學(xué)習(xí)(Python+sklearn+TensorFlow 2.0)-微課視頻版
本書討論了機(jī)器學(xué)習(xí)的基本問題和基本算法。從方便學(xué)習(xí)的目的出發(fā),本書主要以聚類任務(wù)、回歸任務(wù)、分類任務(wù)、標(biāo)注任務(wù)、概率模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、深度學(xué)習(xí)模型七個(gè)主題對(duì)相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行組織。前四個(gè)主題以機(jī)器學(xué)習(xí)的四個(gè)主要任務(wù)為核心討論相關(guān)算法及基礎(chǔ)知識(shí)。概率類模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類模型可以完成聚類、回歸、分類和標(biāo)注等多類任務(wù),但它們各有自成體系的基礎(chǔ)知識(shí),因此各設(shè)一個(gè)主題進(jìn)行集中討論,可能更方便讀者理解。深度學(xué)習(xí)模型屬于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,但它具有明顯的特征和廣泛的應(yīng)用,是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的后起之秀
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