【免费下载】 《机器学习实战:基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第3版资源推荐
2026-01-28 04:12:00作者:翟江哲Frasier
项目介绍
《机器学习实战:基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第3版是一本广受欢迎的机器学习实战书籍,由浅入深地介绍了机器学习的基础知识和实战应用。本书第三版相较于第一版进行了重大更新,所有代码已从TensorFlow 1.x迁移到TensorFlow 2.x,并且大部分低级TensorFlow代码已被更简单的Keras代码所替代。本书是TensorFlow官方网站推荐的图书之一,内容涵盖了机器学习的基础知识和实战应用。
项目技术分析
本书的核心技术栈包括Scikit-Learn、Keras和TensorFlow。Scikit-Learn是一个强大的Python机器学习库,提供了丰富的机器学习算法和工具。Keras是一个高级神经网络API,能够快速构建和训练深度学习模型。TensorFlow是一个开源的机器学习框架,提供了强大的计算能力和丰富的工具集。
第三版的更新主要体现在以下几个方面:
- TensorFlow 2.x迁移:所有代码已从TensorFlow 1.x迁移到TensorFlow 2.x,使得代码更加简洁和易用。
- Keras集成:大部分低级TensorFlow代码已被更简单的Keras代码所替代,使得模型的构建和训练更加高效。
- 实战案例:书中提供了丰富的实战案例,涵盖了从数据预处理到模型训练和评估的全流程。
项目及技术应用场景
本书适用于以下几类人群:
- 初学者:对于刚刚接触机器学习的初学者,本书提供了从基础知识到实战应用的完整学习路径。
- 进阶者:对于已经具备一定机器学习基础的读者,本书提供了更深入的技术细节和实战案例,帮助读者进一步提升技能。
- 开发者:对于希望深入了解TensorFlow 2.x和Keras的开发者,本书提供了丰富的代码和数据资源,方便读者进行项目开发和实践。
项目特点
- 全面更新:第三版对所有代码进行了全面更新,迁移到TensorFlow 2.x,并大量使用Keras,使得代码更加简洁和高效。
- 实战导向:书中提供了丰富的实战案例,涵盖了从数据预处理到模型训练和评估的全流程,帮助读者在实践中掌握机器学习技术。
- 官方推荐:本书是TensorFlow官方网站推荐的图书之一,内容权威且实用。
- 资源丰富:本仓库提供了完整的PDF电子书和配套的代码及数据文件,方便读者进行学习和实践。
希望本资源能够帮助你在机器学习的道路上更进一步!
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项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
510
3.68 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
872
515
Ascend Extension for PyTorch
Python
310
353
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
330
144
暂无简介
Dart
751
180
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
298
347
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
11
1
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
110
124
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
151
883