想要成为机器学习领域的高手吗?这里有五本必读免费书,订阅周报发链接 (下)

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  1. 《动手实践机器学习:使用Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》(作者:杰隆·奥雷里安) 这本书是关于构建端到端系统的实用指南。内容包括选择性能指标、创建测试集、梯度下降的线性回归、岭回归、套索回归和弹性网络回归、分类的SVM、决策树和基尼不纯度、集成学习方法、主成分分析(PCA)、K-Means和DBSCAN的聚类、Keras的人工神经网络、深度神经网络训练、TensorFlow的自定义模型、TensorFlow的数据加载和预处理以及深度学习中的CNNs、RNNs和GANs等。

  2. 《应对(几乎)任何机器学习问题》(作者:阿比舍克·塔库尔) 这本书将带你进入应用机器学习的激动人心的世界。它关注于如何使用机器学习和深度学习解决现实世界问题,而不是让你陷入复杂的算法之中。内容包括监督学习与非监督学习、交叉验证技术、评估指标、构建机器学习项目的结构、处理分类变量、特征工程、特征选择、超参数优化、图像和文本分类、集成和可重复代码等。

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