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题名/责任者:

Python机器学习:基于PyTorch和Scikit-Learn/(美) 塞巴斯蒂安·拉施卡, 刘玉溪 (海登), 瓦希德·米尔贾利利著 李波, 张帅, 赵炀译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2023

ISBN及定价:

978-7-111-72681-4/CNY159.00

载体形态项:

XXII, 597页, [2] 页图版:图;24cm

统一题名:

Machine learning with PyTorch and Scikit-Learn

其它题名:

基于PyTorch和Scikit-Learn

丛编项:

智能系统与技术丛书

个人责任者:

拉施卡 (Raschka, Sebastian) 著

个人责任者:

刘玉溪 著

个人责任者:

米尔贾利利 (Mirjalili, Vahid) 著

个人次要责任者:

李波 译

个人次要责任者:

张帅 译

个人次要责任者:

赵炀 译

学科主题:

程序语言-程序设计

学科主题:

机器学习

非控制主题词:

Python

中图法分类号:

TP312PY

中图法分类号:

TP181

一般附注:

PACKT

出版发行附注:

由Packet Publishing授权出版

责任者附注:

塞巴斯蒂安·拉施卡, 获密歇根州立大学博士学位, 现在是威斯康星-麦迪逊大学统计学助理教授, 从事机器学习和深度学习研究。刘玉溪 (海登), 在谷歌公司担任机器学习软件工程师, 曾担任机器学习科学家。瓦希德·米尔贾利利, 获密歇根州立大学机械工程和计算机科学双博士学位, 是一名专注于计算机视觉和深度学习的科研工作者。李波, 本科、硕士、博士均毕业于哈尔滨工业大学。张帅, 哈尔滨工程大学智能科学与工程学院硕士研究生在读, 研究方向为机器学习、压缩感知。赵炀, 哈尔滨工程大学智能科学与工程学院硕士研究生在读, 研究方向为数据降维、自然语言处理。

提要文摘附注:

本书深入介绍了机器学习领域的基本概念和方法, 除介绍了Python机器学习库和用机器学习库搭建神经网络模型的方法外, 还介绍了机器学习算法的数学理论、工作原理、使用方法、实现细节以及如何避免机器学习算法实现过程中的常见问题。本书涵盖了多种用于文本和图像分类的机器学习与深度学习方法, 以及用于生成新数据的生成对抗网络 (GAN) 和用于训练智能体的强化学习, 还介绍了深度学习的新动态, 包括图神经网络和用于自然语言处理 (NLP) 的大型Transformer。

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