书名:

从机器学习到深度学习：基于scikit-learn与TensorFlow的高 效开发实战

作者:

刘长龙

出版商:

电子工业出版社

出版日期:

3月 2019

语言:

中文

《从机器学习到深度学习：基于scikit-learn与TensorFlow的高效开发实战》是一本基于场景的机器学习练习书，作者努力教人们钓鱼，而不是钓鱼。理论上，从人工智能和机器学习的基本要素出发，逐步发展了监督学习、非监督学习和强化学习三种模型的应用场景和算法原理；在实践中，通过金融预测、医学诊断概率模型、登月舱、图像识别、写诗机器人和中国象棋游戏，启发读者将机器学习应用到各行各业，其中后三个案例使用了深度学习技术。

《从机器学习到深度学习：基于scikit-learn与TensorFlow的高效开发实战》试图用流行语言解释机器学习覆盖算法模型，包括机器学习的一般概念、三种基本科学计算工具、监督学习、聚类模型、降维模型、隐马尔可夫模型、贝叶斯网络、自然语言处理、深度学习、强化学习、模型迁移等。在简单分析了模型和算法之后，本文介绍了使用Python相关工具的开发方法，并分析了经典案例，以便读者能够“理解、设计、编码和调试”，没有任何专业基础的读者在学习本书之后可以设计和开发机器学习产品上手。

《从机器学习到深度学习：基于scikit-learn与TensorFlow的高效开发实战》内容简单，示例典型，适用于产品设计、技术管理、数据分析、软件开发或对机器学习感兴趣的学生读者。阅读本书不仅可以了解如何在当前行业中使用主流的机器学习和深度学习开发工具，还可以从战略角度掌握如何将人工智能技术应用到您自己的企业和产品中。