Python深度学习“四大名著”之《使用PyTorch和Scikit Learn进行深度学习》免费pdf分享

本书介绍

本书深入浅出地介绍了机器学习的基础知识和工程实践，旨在激发读者将机器学习应用于自己的研究领域。作为一本全面的PyTorch学习指南，它既适合机器学习新手入门，也适合作为开发项目的参考手册。书中内容清晰、示例丰富，不仅讲解了机器学习的基本概念，还提供了构建模型和解决实际问题的指导原则。新增的PyTorch深度学习内容和新版Scikit-Learn介绍，使本书内容更加丰富。

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    本书覆盖了文本和图像分类的多种机器学习和深度学习方法，包括生成对抗网络（GAN）和强化学习，以及深度学习的最新进展，如图神经网络和用于NLP的大型transformer模型。无论是初学者还是希望跟进机器学习发展的专业人士，都可以将本书作为学习Python机器学习的首选资源。学完本书，你将能够掌握数据学习框架、模型和方法，使用Scikit-Learn和PyTorch实现机器学习和深度学习，训练分类器处理图像和文本数据，构建和训练神经网络、transformer和图神经网络，评估和优化模型，以及使用回归分析和情感分析预测结果和挖掘文本数据。

    作者塞巴斯蒂安·拉施卡（Sebastian Raschka）拥有密歇根州立大学博士学位，现任威斯康星-麦迪逊大学统计学助理教授，专注于机器学习和深度学习研究。他的研究领域包括小样本学习和构建预测有序目标值的深度神经网络。作为开源贡献者，塞巴斯蒂安还是Grid.ai的首席AI教育家，致力于推广机器学习和AI知识。