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machine learning book

파이썬

v1.1

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Pytorch 및 Scikit-Learn 책을 사용한 기계 학습

코드 저장소

페이퍼 백 : 770 페이지
출판사 : Packt Publishing
언어 : 영어

ISBN-10 : 1801819319
ISBN-13 : 978-1801819312
Kindle Asin : B09NW48MR1

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내용을 요약하는 블로그 게시물

목차 및 코드 노트북

유용한 설치 및 설정 지침은 1 장의 readme.md 파일에서 찾을 수 있습니다 .

또한 Zbynek Bazanowski는 Google Colab에서 코드 예제를 실행하는 방법을 설명하는이 유용한 가이드에 기여했습니다.

이것들은 우리가 편의를 위해 업로드 한 책과 함께 제공되는 코드 예제 일뿐입니다. 이 노트북은 공식과 설명 텍스트 없이는 유용하지 않을 수 있습니다.

기계 학습 - 컴퓨터 제공 데이터에서 학습 능력 [Open Dir]
분류를위한 훈련 기계 학습 알고리즘 [Open Dir]
Scikit-Learn을 사용한 기계 학습 분류기 투어 [Open Dir]
좋은 교육 세트 구축-데이터 사전 처리 [Open Dir]
차원 감소를 통한 데이터 압축 [Open Dir]
모델 평가 및 하이퍼 파라미터 최적화를위한 모범 사례 학습 [Open Dir]
앙상블 학습을위한 다른 모델 결합 [Open Dir]
감정 분석에 머신 러닝 적용 [Open Dir]
회귀 분석을 통해 연속 목표 변수 예측 [Open Dir]
표지되지 않은 데이터 작업 - 클러스터링 분석 [Open Dir]
다층 인공 신경망 구현부터 처음부터 [Open Dir]
Pytorch와의 신경망 교육 병렬 [Open Dir]
더 깊어지고 -Pytorch의 역학 [Open Dir]
깊은 컨볼 루션 신경 네트워크로 이미지 분류 [Open Dir]
재발 성 신경망을 사용한 순차 데이터 모델링 [Open Dir]
변압기 -주의 메커니즘으로 자연어 처리 향상 [Open Dir]
새로운 데이터 합성을위한 생성 적대적 네트워크 [Open Dir]
그래프 구조화 된 데이터의 종속성을 캡처하기위한 그래프 신경망 [Open DIR]
복잡한 환경에서의 의사 결정을위한 강화 학습 [Open Dir]

Sebastian Raschka, Yuxi (Hayden) Liu 및 Vahid Mirjalili. Pytorch 및 Scikit-Learn을 사용한 기계 학습 . Packt Publishing, 2022.

 @book{mlbook2022,  
address = {Birmingham, UK},  
author = {Sebastian Raschka, and Yuxi (Hayden) Liu, and Vahid Mirjalili},  
isbn = {978-1801819312},   
publisher = {Packt Publishing},  
title = {{Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn}},  
year = {2022}  
}