精通机器学习算法第二版
精通机器学习算法，第二版》可帮助您利用机器学习算法的真正力量，以实现更智能的方式来满足当今压倒性的数据需求。此最新更新和修订的指南将帮助您掌握在半监督学习，强化学习，监督学习和非监督学习领域中广泛使用的算法。
您将使用Python生态系统中的所有现代库（包括NumPy和Keras）从各种复杂的数据中提取特征。从机器的贝叶斯模型到马尔可夫链的蒙特卡洛算法再到隐马尔可夫模型，这本机器学习书将教您如何从数据集中提取特征，执行复杂的降维以及使用基于Python的方法来训练监督模型和半监督模型scikit-learn之类的库。您还将发现复杂技术的实际应用，例如最大似然估计，Hebbian学习和集成学习，以及如何使用TensorFlow 2.x训练有效的深度神经网络。
到本书结尾，您将准备实现并解决端到端机器学习问题和用例场景。
特征：
更新以包括新的算法和技术
代码已更新至Python 3.8和TensorFlow 2.x
回归分析，时间序列分析，深度学习模型和前沿应用的新内容

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