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【Sebastian Raschka】Python Machine Learning, 3rd Edition
15 个回复 - 1654 次查看 2021-7-13 02:48 - Nicolle - winbugs及其他软件专版
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Python Machine Learning(Second Edition-第2版) 作者：Sebastian Raschka pdf+code
7 个回复 - 3110 次查看 主要目录： 1. 赋予计算机从数据中学习的能力 2. 训练机器学习分类算法 3.使用Scikit-Learn的机器学习分类器之旅 4. 建立良好的培训集-数据预处理 5. 通过降维压缩数据 6. 学习模型评估和超参数优化的最佳实 ...2019-7-27 13:16 - 冯阳洋 - python论坛
7 个回复 - 3110 次查看 主要目录： 1. 赋予计算机从数据中学习的能力 2. 训练机器学习分类算法 3.使用Scikit-Learn的机器学习分类器之旅 4. 建立良好的培训集-数据预处理 5. 通过降维压缩数据 6. 学习模型评估和超参数优化的最佳实 ...2019-7-27 13:16 - 冯阳洋 - python论坛
Python Machine Learning-- Sebastian Raschka(pdf+epub+mobi) +++Code
7 个回复 - 3388 次查看 Author: Sebastian Raschka 原书购买链接：https://www.packtpub.com/big-data-and-business-intelligence/python-machine-learning 附件是该书的pdf、epub、mobi版本。附上原书的code。code 可以在https:// ...2017-6-28 17:34 - lalalasia - python论坛
7 个回复 - 3388 次查看 Author: Sebastian Raschka 原书购买链接：https://www.packtpub.com/big-data-and-business-intelligence/python-machine-learning 附件是该书的pdf、epub、mobi版本。附上原书的code。code 可以在https:// ...2017-6-28 17:34 - lalalasia - python论坛
Python机器学习-（美）塞巴斯蒂安·拉施卡（Sebastian Raschka）
0 个回复 - 572 次查看 Python机器学习 Python Machine Learning （美）塞巴斯蒂安·拉施卡（Sebastian Raschka） 著 高明 徐莹 陶虎成 译2022-2-22 21:27 - 何华伟 - 新手入门区
0 个回复 - 572 次查看 Python机器学习 Python Machine Learning （美）塞巴斯蒂安·拉施卡（Sebastian Raschka） 著 高明 徐莹 陶虎成 译2022-2-22 21:27 - 何华伟 - 新手入门区
求 Python Machine Learning, by Sebastian Raschka 第二版
5 个回复 - 1124 次查看 【作者(必填)】 Sebastian Raschka 【文题(必填)】 Python Machine Learning 【年份(必填)】 2019 【全文链接或数据库名称(选填)】 ISBN: 978-1789955750 第二版2020-2-7 09:40 - wzs3000 - 文献求助专区
5 个回复 - 1124 次查看 【作者(必填)】 Sebastian Raschka 【文题(必填)】 Python Machine Learning 【年份(必填)】 2019 【全文链接或数据库名称(选填)】 ISBN: 978-1789955750 第二版2020-2-7 09:40 - wzs3000 - 文献求助专区
技术讲座：Sebastian Raschka对TensorFlow 2.0的看法以及他广受赞誉的Python机器学习
1 个回复 - 961 次查看 技术讲座：Sebastian Raschka对TensorFlow 2.0的看法以及他广受赞誉的Python机器学习书的新版本 通过接触新闻和社交媒体，您可能已经熟悉机器学习已成为我们时代最激动人心的技术之一这一事实。尽管机器学习似乎已经 ...2020-8-31 18:10 - 时光永痕 - 数据分析与数据挖掘
1 个回复 - 961 次查看 技术讲座：Sebastian Raschka对TensorFlow 2.0的看法以及他广受赞誉的Python机器学习书的新版本 通过接触新闻和社交媒体，您可能已经熟悉机器学习已成为我们时代最激动人心的技术之一这一事实。尽管机器学习似乎已经 ...2020-8-31 18:10 - 时光永痕 - 数据分析与数据挖掘
技术讲座：Sebastian Raschka对TensorFlow 2.0的看法以及他广受赞誉的Python机器学习
0 个回复 - 714 次查看 技术讲座：Sebastian Raschka对TensorFlow 2.0的看法以及他广受赞誉的Python机器学习书的新版本 通过接触新闻和社交媒体，您可能已经熟悉机器学习已成为我们时代最激动人心的技术之一这一事实。尽管机器学习似乎已经 ...2020-8-19 21:42 - 时光永痕 - 数据分析与数据挖掘
0 个回复 - 714 次查看 技术讲座：Sebastian Raschka对TensorFlow 2.0的看法以及他广受赞誉的Python机器学习书的新版本 通过接触新闻和社交媒体，您可能已经熟悉机器学习已成为我们时代最激动人心的技术之一这一事实。尽管机器学习似乎已经 ...2020-8-19 21:42 - 时光永痕 - 数据分析与数据挖掘
【学习笔记】《Python 机器学习》作者Sebastian Raschka推荐的生成对抗网络资 ...
3 个回复 - 558 次查看 《Python 机器学习》作者Sebastian Raschka推荐的生成对抗网络资料： MNIST 上的全连接生成对抗网络 TensorFlow：https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/tensorflow1_ipynb/gan/gan.ipynb PyT ...2019-7-6 20:50 - ccwwccww - Forum
3 个回复 - 558 次查看 《Python 机器学习》作者Sebastian Raschka推荐的生成对抗网络资料： MNIST 上的全连接生成对抗网络 TensorFlow：https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/tensorflow1_ipynb/gan/gan.ipynb PyT ...2019-7-6 20:50 - ccwwccww - Forum
[Ipython Notebook]Algorithms by Sebastian Raschka
6 个回复 - 1101 次查看 About this repositoryThis repository is meant to be a growing collection of interesting and useful algorithms implemented in Python and presented in IPython notebooks. IPython notebooks, because they ...2016-7-23 23:26 - Nicolle - winbugs及其他软件专版
6 个回复 - 1101 次查看 About this repositoryThis repository is meant to be a growing collection of interesting and useful algorithms implemented in Python and presented in IPython notebooks. IPython notebooks, because they ...2016-7-23 23:26 - Nicolle - winbugs及其他软件专版
Conversation with data scientist Sebastian Raschka: A New Podcast Episode[zz]
0 个回复 - 1411 次查看 n this post we present a interview of Sebastian Raschka, data scientist and author of Python Machine Learning. Who discussed about machine learning, data science, current and future trends. commentsBy ...2016-2-27 09:29 - oliyiyi - LATEX论坛
0 个回复 - 1411 次查看 n this post we present a interview of Sebastian Raschka, data scientist and author of Python Machine Learning. Who discussed about machine learning, data science, current and future trends. commentsBy ...2016-2-27 09:29 - oliyiyi - LATEX论坛
