《机器学习实战:基于Scikit--Learn、Keras和TensorFlow(第2版)》学习笔记——前言
机器学习实战:基于Scikit–Learn、Keras和TensorFlow(第2版)
前言
代码仓库:https://github.com/ageron/handson-ml2
机器学习,其他入门书籍:
- Joel Grus的Data Science from Scratch(O’Reilly)介绍了机器学习的基础知识,并在纯Python中实现了一些主要算法(顾名思义,从头开始)。
- Stephen Marsland的Machine Learning:An Algorithmic Perspective(Chapman&Hall)是对机器学习的出色介绍,它使用Python代码示例(也从零开始,但使用NumPy),涵盖广泛的主题。
- Sebastian Raschka的Python Machine Learning(Packt Publishing)也对机器学习进行了很好的介绍,并利用了Python开源库(Pylearn 2和Theano)。
- François Chollet的Deep Learning with Python(Manning)是一本非常实用的书,以清晰、简洁的方式涵盖了广泛的主题,书中涉及Keras库的很多内容。它偏爱代码示例甚于数学理论。
- Andriy Burkov的The Hundred-Page Machine Learning Book非常简短,涵盖了一系列令人印象深刻的主题,不仅以平易近人的方式介绍这些主题,同时也没有回避数学方程式。
- Yaser S.Abu-Mostafa、Malik Magdon-Ismail和Hsuan-Tien Lin的Learning from Data(AMLBook)介绍颇为理论化的机器学习方法,它提供了深刻的见解,尤其是在偏差/方差权衡方面(见第4章)。
- Stuart Russell和Peter Norvig的Artificial Intelligence:A Modern Approach,3rd Edition(Pearson)是一本非常出色的书,涵盖了机器学习等众多主题。它有助于正确理解机器学习。
- Deep Learning with Python(Manning),它具有Keras库本身的简洁性、清晰度和深度。
- 无监督学习技术:Hands-On UnsupervisedLearning Using Python:How to Build Applied Machine Learning Solutions from Unlabeled Data(O’Reilly)
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