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机器学习之路——Caffe、Keras、scikit-learn实战

机器学习之路——Caffe、Keras、scikit…

阿布,胥嘉幸
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内容简介

机器学习需要一条脱离过高理论门槛的门之路。本书《机器学习篇》从小红帽采蘑菇的故事篇,介绍了基础的机器学习分类模型的训练(第1章)。如何评估、调试模型?如何合理地发掘事物的特征?如何利用几个模型共同发挥作用?后续章节一步一步讲述了如何优化模型,更好地完成分类预测任务(第2章),并且初步尝试将这些技术运用到金融股票交易中(第3章)。自然界*好的非线性模型莫过于人类的大脑。《深度学习篇》从介绍并对比一些常见的深度学习框架始(第4章),讲解了DNN模型的直观原理,尝试给出一些简单的生物学解释,完成简单的图片识别任务(第5章)。后续章节在此基础上,完成更为复杂的图片识别CNN模型(第6章)。着,本书展示了使用Caffe完成一个完整的图片识别项目,从准备数据集,到完成识别任务(第7章)。后面简单描述了RNN模型(第8章),着展示了一个将深度学习技术落地到图片处理领域的项目(第9章)。
【推荐语】
都说这年头不会机器学习不好意思出门,但高深的数学理论,复杂的算法又让很多人忘而却步,不知从何下手,《机器学习篇》绕过理论障碍,通了一条由浅深的机器学习之路。 丰富的实战案例讲解,介绍如何将机器学习技术运用到股票量化交易、图片渲染、图片识别等领域。
【作者】
阿布:多年互联网金融技术从业经验,曾就职于奇虎360、百度互联网证券、百度金融等互联网型金融公司,现自由职业,个人量化交易者,擅长个人中小资金量化交易领域系统发,以及为中小型量化私募资金提供技术解决方案、技术支持、量化培训等工作。 胥嘉幸:北京大学硕士,先后就职于百度金融证券、百度糯米搜索部门。多年致力于大数据机器学习方面的研究,有深厚的数学功底和理论支撑。在将机器学习技术融于传统金融量化领域方面颇有研究。
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