Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南

给大家带来的一篇关于TensorFlow相关的电子书资源，介绍了关于Scikit-Learn、TensorFlow、机器学习方面的内容，本书是由东南大学出版社出版，格式为PDF，资源大小69.7 MB，Aurélien Gér编写，目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为：8.7。

内容介绍

根据实际的事例、非常少的基础理论及其2款完善的Python架构：Scikit-Learn和TensorFlow，创作者AurélienGéron会协助你把握搭建智能控制系统所必须的定义和专用工具。你可能学习培训到各种各样技术性，从简易的线性回归及发展趋势到深度神经网络。各章的训练有利于你应用所教到的专业知识，你只必须有一些程序编写工作经验就可以了。

探索机器学习，尤其是神经网络

应用Scikit-Learn全程跟踪一个机器学习新项目的事例

探索各种各样训练实体模型，包含：支持向量机、决策树、随机森林及其集成化方式

应用TensorFlow库搭建和训练神经网络

深层次神经网络构架，包含卷积神经网络、循环系统神经网络和深度增强学习

学习培训可用以训练和放缩深度神经网络的技术性

应用具体的编码实例，不用掌握过多的机器学习基础理论或优化算法关键点

TensorFlow是一个选用数据流图（dataflowgraphs），用以数值计算方法的开源软件库。连接点（Nodes）在图中表达数学课实际操作，图中的线（edges）则表达在连接点间互相联络的多维度数据信息数组，即张量（tensor）。它灵便的构架让你能在多种多样服务平台上进行测算，比如台式计算机中的一个或好几个CPU（或GPU），网络服务器，移动终端这些。这书叙述TensorFlow有关专业知识。

学习笔记

Python机器学习之Scikit-Learn教程

你好，%用户名%！ 我叫Alex，我在机器学习和网络图分析（主要是理论）有所涉猎。我同时在为一家俄罗斯移动运营商开发大数据产品。这是我第一次在网上写文章，不喜勿喷。 现在，很多人想开发高效的算法以及参加机器学习的竞赛。所以他们过来问我：该如何开始？。一段时间以前，我在一个俄罗斯联邦政府的下属机构中领导了媒体和社交网络大数据分析工具的开发。我仍然有一些我团队使用过的文档，我乐意与你们分享。前提是读者已经有很好的数学和机器学习方面的知识（我的团队主要由MIPT（莫斯科物理与技术大学）和数据分析学院的毕业生构成）。 这篇文章是对数据科学的简介，这门学科……

python中scikit-learn机器代码实例

我们给大家带来了关于学习python中scikit-learn机器代码的相关具体实例，以下就是全部代码内容： # -*- coding: utf-8 -*- import numpyfrom sklearn import metricsfrom sklearn.svm import LinearSVCfrom sklearn.naive_bayes import MultinomialNBfrom sklearn import linear_modelfrom sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.cross_validation import train_test_splitfrom sklearn.preprocessing import OneHotEncoder, StandardScalerfrom sklearn import cross_validationfrom sklearn import preprocessing#import iris_data def load_data(): iris = load_iris() x, y = iris.data, iris.target x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.20, random_state=42) return x_train,y_train,x_test,y_test def train_clf3(train_data, train_tags): clf = LinearSVC(C=1100.0)……

Python与Scikit-Learn的机器学习探索详解

这篇文章主要介绍了基于Python和Scikit-Learn的机器学习探索的相关内容，小编觉得还是挺不错的，这里分享给大家，供需要的朋友学习和参考。 你好，%用户名%！ 我叫Alex，我在机器学习和网络图分析（主要是理论）有所涉猎。我同时在为一家俄罗斯移动运营商开发大数据产品。这是我第一次在网上写文章，不喜勿喷。 现在，很多人想开发高效的算法以及参加机器学习的竞赛。所以他们过来问我：”该如何开始？”。一段时间以前，我在一个俄罗斯联邦政府的下属机构中领导了媒体和社交网络大数据分析工具的开发。我仍然有一些我团队使用过的文档，我乐意与你们分享。前提是读者已经有很好的数学和……

Python scikit-learn 做线性回归的示例代码

一、概述 机器学习算法在近几年大数据点燃的热火熏陶下已经变得被人所“熟知”，就算不懂得其中各算法理论，叫你喊上一两个著名算法的名字，你也能昂首挺胸脱口而出。当然了，算法之林虽大，但能者还是有限，能适应某些环境并取得较好效果的算法会脱颖而出，而表现平平者则被历史所淡忘。随着机器学习社区的发展和实践验证，这群脱颖而出者也逐渐被人所认可和青睐，同时获得了更多社区力量的支持、改进和推广。 以最广泛的分类算法为例，大致可以分为线性和非线性两大派别。线性算法有著名的逻辑回归、朴素贝叶斯、最大熵等，非线性算法有随机森林、决策树、神经网络、核机器等……

以上就是本次介绍的TensorFlow电子书的全部相关内容，希望我们整理的资源能够帮助到大家，感谢大家对码农之家的支持。

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