出版社:人民邮电出版社
年代:2020
定价:79.0
迁移学习是机器学习技术的一种,它可以从一系列机器学习问题的训练中获得知识,并将这些知识用于训练其他相似类型的问题。 本书分为3个部分,第1部分介绍深度学习基础,介绍了机器学习的基础知识、深度学习的基础知识和深度学习的架构;第2部分是迁移学习精要,介绍了迁移学习的基础知识和迁移学习的威力;第3部分是迁移学习案例研究,介绍了图像识别和分类、文本文档分类、音频事件识别和分类、DeepDream算法、风格迁移、自动图像扫描生成器、图像着色等内容。 本书适合数据科学家、机器学习工程师和数据分析师阅读,也适合对机器学习和迁移学习感兴趣的读者阅读。在阅读本书之前,希望读者对机器学习和Python编程有基本的掌握。
书籍详细信息 | |||
书名 | Python迁移学习站内查询相似图书 | ||
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出版地 | 北京 | 出版单位 | 人民邮电出版社 |
版次 | 1版 | 印次 | 1 |
定价(元) | 79.0 | 语种 | 简体中文 |
尺寸 | 24 × 19 | 装帧 | 平装 |
页数 | 印数 |
(印) 阿布舍克·维贾亚瓦吉亚 (Abhishek Vijayvargia) , 著
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(美) 塞巴斯蒂安·拉施卡 (Sebastian Raschka) , (美) 瓦希德·米尔贾利利 (Vahid Mirjalili) , 著
柯博文, 编著
(美) 弗朗索瓦·肖莱, 著
(印) 尼基尔·盖德卡尔, 著
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赵涓涓, 强彦, 主编