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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, [4] 页图版:图 (部分彩图);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:

软件工具-程序设计

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP311.561

中图法分类号:

TP181

出版发行附注:

本书中文简体字版由Packt Publishing授权机械工业出版社独家出版

责任者附注:

塞巴斯蒂安·拉施卡 (Sebastian Raschka), 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。他的研究方向是数据受限的小样本学习和构建预测有序目标值的深度神经网络。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。他是一系列机器学习书籍的作者。瓦希德·米尔贾利利 (Vahid Mirjalili), 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。曾在赛轮思通讯科技公司 (加拿大蒙特利尔研发中心) 任语言科学家, 从事自然语言理解模型研发工作。现任哈尔滨工程大学智能科学与工程学院副教授, 研究方向为机器学习、信号处理、人机语音交互系统等。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。

使用对象附注:

本书既可以作为机器学习领域初学者的入门教程, 也可以作为读者开发机器学习项目时的参考书

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