机器学习实战：基于Scikit-Learn和Tens…

本书主要分为两个部分。*部分为第1章到第8章，涵盖机器学习的基础理论知识和基本算法——从线性回归到随机森林等，帮助读者掌握Scikit-Learn的常用方法；第二部分为第9章到第16章，探讨深度学习和常用框架TensorFlow，一步一个脚印地带领读者使用TensorFlow搭建和训练深度神经网络，以及卷积神经网络。   配套代码下载： 1、微信关注“华章计算机” 2、在后台回复关键词：蜥蜴书
【推荐语】
  读者对象： 1.对机器学习、人工智能感兴趣的读者； 2.对计算机视觉、深度学习感兴趣的读者； 3.从事软件研发的技术工作者。   本书作者曾经是谷歌工程师，在2013年至2016年主导了YouTube的视频分类工程，拥有丰富的机器学习项目经验。本书从发者的实践角度，在动手写代码的过程中，循序渐地了解机器学习的理论知识和工具的实践技巧，可以帮助读者快速上手机器学习项目。   配套代码下载： 1、微信关注“华章计算机” 2、在后台回复关键词：蜥蜴书  
【作者】
奥雷利安·杰龙（Aurélien Géron）是机器学习方面的顾问。他曾是Google软件工程师，在2013年到2016年主导了YouTube视频分类工程。2002年和2012年，他还是Wifirst公司（一家法国的无线ISP）的创始人和首席技术官，2001年是Ployconseil公司（现在管理电动汽车共享服务Autolib）的创始人和首席技术官。