机器学习和深度学习新书推荐
《Python机器学习:基于PyTorch和Scikit-Learn》是一本塞巴斯蒂安·拉施卡(Sebastian Raschka) [美]刘玉溪(海登)(Yuxi (Hayden) Liu) [美]瓦希德·米尔贾利利(Vahid Mirjalili)合著的关于机器学习的经典教材。本书主要介绍了机器学习的基本概念、常用算法以及如何使用Python编程实现这些算法。
全书分为19个章节,带大家看一下都有什么内容:
第1章 赋予计算机从数据中学习的能力 第2章 训练简单的机器学习分类算法 第3章 Scikit-Learn机器学习分类算法之旅 第4章 构建良好的训练数据集——数据预处理 第5章 通过降维方法压缩数据 第6章 模型评估和超参数调优的最佳实践 第7章 组合不同模型的集成学习 第8章 用机器学习进行情感分析 第9章 预测连续目标变量的回归分析 第10章 处理无标签数据的聚类分析 第11章 从零开始实现多层人工神经网络 第12章 用PyTorch并行训练神经网络 第13章 深入探讨PyTorch的工作原理 第14章 使用深度卷积神经网络对图像进行分类 第15章 用循环神经网络对序列数据建模 第16章 transformer:利用注意力机制改善自然语言处理效果 第17章 用于合成新数据的生成对抗网络 第18章 用于捕获图数据关系的图神经网络 第19章 在复杂环境中做决策的强化学习
从章节内容上来看,本书的内容非常的丰富,包括机器学习和深度学习两大部分。
作者重点介绍了Scikit-Learn这个功能强大的Python机器学习库。Scikit-Learn是一个基于Python的简单易用的机器学习库,它提供了大量的预处理和建模工具,以及各种常用的机器学习算法。在本部分中,作者详细介绍了Scikit-Learn的基本架构和使用方法,并通过大量的实例代码演示了如何使用Scikit-Learn实现各种机器学习任务。此外,作者还介绍了一些常用的Scikit-Learn扩展包,如分类器、回归器和聚类器等。通过对这些内容的学习,读者可以掌握如何使用Scikit-Learn快速搭建和训练机器学习模型。
在深度学习部分,作者重点介绍了PyTorch这个流行的Python机器学习库。PyTorch是一个基于Python的科学计算库,它具有强大的可扩展性和灵活性。在本部分中,作者详细介绍了PyTorch的基本架构和使用方法,并通过大量的实例代码演示了如何使用PyTorch实现各种深度学习算法。而且在一定程度上探讨了Pytorch的工作原理,以及图像分类和自然语言处理的深度学习案例。
总之,《Python机器学习:基于PyTorch和Scikit-Learn》是一本非常优秀的机器学习教材。通过阅读本书,读者不仅可以掌握机器学习的基本知识和技能,还可以学会如何使用Python编程实现各种机器学习算法。此外,本书还详细介绍了PyTorch和Scikit-Learn这两个流行的Python机器学习库,并提供了大量实例代码供读者参考。因此,这本书对于希望深入了解机器学习和Python编程的读者来说是非常值得一读的。