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機器學(xué)習(xí)案例實戰(zhàn)(第2版) 機器學(xué)習(xí)已經(jīng)廣泛地應(yīng)用于各行各業(yè),深度學(xué)習(xí)的興起再次推動了人工智能的熱潮。本書結(jié)合項目實踐,首先討論主流機器學(xué)習(xí)平臺的主要特點和機器學(xué)習(xí)的實戰(zhàn)難點;在此基礎(chǔ)上,利用主流的機器學(xué)習(xí)開源平臺TensorFlow、OpenVINO、PaddlePaddle等,通過19個實戰(zhàn)案例,詳細地分析決策樹、隨機森林、支持向量機、邏輯回歸、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、聚類、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)等機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法在金融、零售、汽車、電力、交通等典型領(lǐng)域的應(yīng)用。
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