564页的《Sklearn与TensorFlow的机器学习实用指南》

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【导读】《Sklearn 与 TensorFlow的机器学习实用指南》原名《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow》。

本书通过使用具体的例子，最简明的理论和两个Python框架：scikit-learn和TensorFlow 帮助您直观地理解构建AI系统的概念和工具。您将学习一系列技术，从简单的线性回归开始，逐步深入到神经网络。通过每章的练习来帮助您应用所学知识，您只需要编程经验即可开始使用。

你将学到什么

探索机器学习领域，特别是神经网络

使用scikit-learn可以端到端地跟踪示例机器学习项目

探索几种训练模型，包括支持向量机，决策树，随机森林和集合方法

使用TensorFlow库来构建和训练神经网络

深入研究神经网络体系结构，包括卷积网络，循环网络和深度强化学习

学习训练和缩放深度神经网络的技巧

应用实际代码示例，而无需获取过多的机器学习理论或算法细节

资料大纲（节选）

作者简介

Aurélien Géron是一名机器学习顾问。 作为一名前Google员工，他从2013年至2016年领导了You-Tube视频分类团队。他还是2002年至2012年Wifirst的创始人兼首席技术官，是法国领先的无线ISP; 2001年，Polyconseil的创始人兼首席技术官，现在负责管理电动汽车共享服务Autolib'的公司。

内容节选

PDF和源码下载

564页的《Sklearn 与 TensorFlow的机器学习实用指南》PDF和配套源码已经打包好，获取步骤如下：

1.关注"深度学习工坊"公众号