2017年十本必读的大数据amp人工

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来源:数据猿作者:abby年关将至,回顾,小编记得自己曾在年初的时候给自己定下一个小目标——就是读30本书。然而随着春节的临近,小目标却成了遥不可及的梦。不知道在过去的一年中,你是否也制定过相似的目标,又是否一一实现了呢?没做到没关系,但目标还是要有的,万一实现了呢。因此,贴心的小编就从年的栏目里为大家挑选了十本“最受欢迎”的书籍,希望能给对大数据或是人工智能感兴趣的朋友带来一些帮助。part1:工具篇一、《机器学习之路——Caffe、Keras、scikit-learn实战》该书从内容方面共包含两部分内容:机器学习篇和深度学习篇机器学习篇(1~3章):主要从零开始,介绍什么是数据特征,什么是机器学习模型,如何训练模型、调试模型,以及如何评估模型的成绩。通过一些简单的任务例子,讲解在使用模型时如何分析并处理任务数据的特征,如何组合多个模型共同完成任务,并在第3章初步尝试将机器学习技术运用到股票交易中,重复熟悉这些技术的同时,感受机器学习技术在落地到专业领域时常犯的错误。深度学习篇(4~9章):则主要介绍了一些很基础的深度学习模型,如DNN、CNN等,简单涵盖了一些RNN的概念描述。我们更


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