电子书：《机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow》_王静源等译
1138内容简介：
机器学习实战:基于
Scikit-Learn和 TensorFlow
Aurelien geron著
王静源贾玮边蕤Qiu俊涛译
Beijing. Boston. Farnham. Sebastopol. Tokyo
SREILLY
O Reilly Media, Inc.授权机械工业出版社出版
机械工业出版社
图书在版编目(C|P)数据
机器学习实战:基于 Scikit-Lean和 Tensor Flow/(法)奥雷利安·杰龙著;王静源
译,一北京:机械工业出版社,20187
O'Reilly精品图书系列
书名原文: Hands- On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow:Conc
ols, and Techniques for Building Intelligent Systems
ISBN978-7-111-60302-3
L机…Ⅱ①奥…②王…Ⅲ.机器学习IV.TPl8
中guo版本图书馆CIP数据核字(2018)第174102号
北京市版权局著作权合同登记
图字:01-2017-3412号
o 2017 Aurelien Geron
implified Chinese Edition, jointly published by O'Reilly Media, Inc, and China Machine Press, 2018.Authorized
translation of the English edition, 2017O'Reilly Media, Inc, the owner of all rights to publish and sell the same
All rights reserved including the rights of reproduction in whole or in part in any form
英文原版由 O' Reilly Media,Inc.出版201
体中文版由机城工业出
2018。英文原版的翻译得到 O Reilly media,lhe.的授权。此简体中文版
的出版和销售得到出版权和销售权的所有者— O'Reilly Media,lnc.的许可
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本书法律顾问
北京大成律师事务所Han光/邹晓东
书名/机器学习实战:基于 Scikit-Learn和 Tensor Flow
号/ISBN978-7-11160302-3
责任编辑/Chen佳媛
封面设计/ Randy Comer,张健
出版发行/机械工业出版社
地址/北京市西城区百万庄大街22号(邮政编码100037)
印刷/北京市兆成印刷有限责任公司
开本/178毫米×233毫米16开本29.75印张
版次′2018年9月第1版2018年9月第1次印刷
定价/119.00元(册)
凡购本书
页、脱页,由本社发行部调换
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O Reilly media,Inc.介绍
O'Reilly Media通过图书、杂志、在线服务、调查研究和会议等方式传播创新知识。自1978
年开始, O'Reilly一直都是前沿发展的见证者和推动者。超级JiKe们正在开创着未来,而我
们关注真正重要的技术趋势——通过放大那些“细微的信号”来刺激社会对新科技的应用
作为技术社区中活跃的参与者, O'Reilly的发展充满了对创新的倡导、创造和发扬光大
O'Reilly为软件开发人员带来ge命性的“动物书”:创建第一个商业网站(GNN):组织
影响深远的开放源代码峰会,以至于开源软件运动以此命名;创立了Make杂志,从而成
为DIYge命的主要先锋;公司一如既往地通过多种形式缔结信息与人的纽带。 O'Reilly的
会议和峰会集聚了众多超级JiKe和高瞻远瞩的商业领袖,共同描绘出开创新产业的ge命性
思想。作为技术人士获取信息的选择, O'Reilly现在还将先锋专家的知识传递给普通的计
算机用户。无论是通过书籍出版,在线服务或者面授课程,每一项O' Reilly的产品都反映
了公司不可动摇的理念—信息是激发创新的力量。
业界评论
O Reilly Radar博客有口皆碑。”
“ O'Reilly凭借一系列(真希望当初我也想到了)非凡想法建立了数百万美元的业务。”
-Business 2.0
O'Reilly! Conference是聚集关键思想领袖的绝对典范。”
本 O'Reilly的书就代表一个有用、有前途、需要学习的主题
Tim是位特立独行的商人,他不光放眼于最长远、最广阔的视野并且切实地按照
Yogi berra的建议去做了:‘如果你在路上遇到岔路口,走小路(岔路)。’回顾过
去Tim似乎每一次都选择了小路,而且有几次都是一闪即逝的机会,尽管大路也
不错。”
Linux Journal
译者序
随着 AlphaGo在人机大战中一举成名,关于机器学习的研究开始广受关注,数据科学家
也一跃成为“21世纪最性感的职业”。关于机器学习和神经网络的广泛应用虽然兴起不
久,但是对这两个密切关联的领域的研究其实已经持续了好几十年,早已形成了系统化
的知识体系。对于想要踏入机器学习领城的初学者而言,理论知识的获取并非难事
本书作者 Aurelien geron曾经是谷歌工程师,在2013年至2016年,主导了 油管的
視频分类工程,拥有丰富的机器学习项目经验。作者的写作初哀是希望从实践出发
手把手地帮助开发者从零开始搭建起一个神经网络。这也正构成了本书区别于其他
机器学习教程的最重要的特质——不再偏向于原理研究的角度,而是从开发者的实践
角度出发,在动手写代码的过程中,循序漸进地了解机器学习的理论知识和工具的实
践技巧。对于想要快速上手机器学习的开岌者来说,本书不啻为一个非常值得尝试的
QiDian项目。
本书主要分为两个部分。第一部分为第1~8章,涵盖机器学习的基础理论知识和基本
算法——从线性回归到随机森林等,帮助读者掌握 Scikit-Lean的常用方法;第二部分
为第9~16章,探讨深度学习和常用框架 TensorFlow,一步一个脚印地带领读者使用
Tensor Flow搭建和训练深度神经网络,以及卷积神经网络
书中涉及不少数学公式,作者对抽象的公式背后的含义也都一一做出了阐释,因此即便
是对敦学不敏感的初学者,也同样能够理解机器学习任务的实质
书中所涉及的专业术语与概念较多,部分概念及术语尚无公认的中文译法,因此我们较
多地参考了网絡上和研究论文中常用的译法,若有不适合读者朋友的术语,可根据原词
确认其原始词意。在翻译过程中虽然力求准确地反映原著内客,但由于译者水平有限
如有错溺之处,恳请读者批评指正
本书译者均来自于 Thought Works睿询公司,王静源翻译了第1~8章,贾玮翻译了第
13~16章,边蕤翻译了第11章和第12章,Qiu俊涛翻译了第9章和第10章,并对全书
译文进行校对和最后定稿
最后要感谢华章公司的编辑,他们为保证本书的质量做出了大量的編辑和校正工作,在
此深表谢意
译者
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