发表于2024-11-14
内容简介
机器学习需要一条脱离过高理论门槛的入门之路。本书《机器学习篇》从小红帽采蘑菇的故事开篇,介绍了基础的机器学习分类模型的训练(靠前章)。如何评估、调试模型?如何合理地发掘事物的特征?如何利用几个模型共同发挥作用?后续章节一步一步讲述了如何优化模型,更好地完成分类预测任务(第2章),并且初步尝试将这些技术运用到金融股票交易中(第3章)。自然界优选的非线性模型莫过于人类的大脑。《深度学习篇》从介绍并对比一些常见的深度学习框架开始(第4章),讲解了DNN模型的直观原理,尝试给出一些简单的生物学解释,完成简单的图片识别任务(第5章)。后续章节在此基础上,完成更为复杂的图片识别CNN模型(第6章)。接着,本书展示了使用Caffe完成一个完整的图片识别项目,从准备数据集,到完成识别任务(第7章)。后面简单描述了RNN模型(第8章),接着展示了一个将深度学习技术落地到图片处理领域的项目(第9章)。 阿布,胥嘉幸 编著 阿布,多年互联网金融技术从业经验,曾就职于奇虎360、百度互联网证券、百度金融等互联网型金融公司,现自由职业,个人量化交易者,擅长个人中小资金量化交易领域系统开发,以及为中小型量化私募资金提供技术解决方案、技术支持、量化培训等工作。机器学习之路 下载 mobi pdf epub txt 电子书 格式 2024
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