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- 题名/责任者:
- 从机器学习到深度学习:基于Scikit-learn与TensorFlow的高效开发实战/刘长龙著
- 出版发行项:
- 北京:电子工业出版社,2019.3
- ISBN及定价:
- 978-7-121-35518-9/CNY99.00
- 载体形态项:
- 512页;26cm
- 个人责任者:
- 刘长龙 著
- 学科主题:
- 机器学习
- 中图法分类号:
- TP181
- 责任者附注:
- 刘长龙，思维与行动兼备的80后，享受萌生新想法后边开发边思考的创新过程。上海交大硕士毕业后最初任职于上海电信，负责账务与支付系统的开发与实施；之后加入Honeywell负责多个自动化控制产品服务开发、主导了霍尼韦尔中国智能家居在云与大数据上的创新；现在作为思科的工程师在企业内主持多次机器学习技术分享，实现智能文本分析系统、聊天机器人自然语言处理等产品创新；2018年在思科主办，腾讯、网易、诺基亚等共同参与的敏捷与人工智能峰会上担任机器学习算法演讲嘉宾。
- 提要文摘附注:
- 本书共11章，第1章从宏观角度讨论机器学习的分类、方法与流程；第2章介绍Python机器学习基础工具；第3～5章围绕scikit—Learn工具讲解回归、聚类、降维等方法的原理与实践，其中包括目前最主流的朴素贝叶斯、SVM、Lasso、随机森林、Kmean、奇异值分解等；第6～8章讲解三个综合性模型：隐马尔可夫模型、贝叶斯网络、文档主题模型；第9章围绕Tensorflow讲解深度学习原理与应用；第10章介绍强化学习的三类算法；第11章以iOS为例简单介绍手机端的机器学习应用。机器学习与人工智能已经是企业中最热门的话题。本书即可给有编程基础的工程师迅速掌握机器学习实践方法与工具，也可带领企业管理者从战略眼光思考机器学习带来的商机，对与普通大众也是很好的科普作品。
- 使用对象附注:
- 产品设计经理、技术管理者、信息技术创业者、数据分析员、软件开发人员、在校学生。
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