书籍：python机器学习集合Cookbook Ensemble Machine Learning Cookbook

书籍：python机器学习集合Cookbook Ensemble Machine Learning Cookbook - 2019

2019-02-27 724

简介

使用Keras，H2O，Scikit-Learn，Pandas等实现机器学习算法来构建集合模型

主要特点

使用基于配方的方法应用流行的机器学习算法
实施增强，装袋和堆叠集合方法以改进机器学习模型
发现真实世界的合奏应用，并在Kaggle比赛中遇到复杂的挑战

集合建模是一种用于提高机器学习模型性能的方法。它结合了两个或多个相似或不同的机器学习算法，以提供卓越的智力。本书将帮助您实现流行的机器学习算法，以涵盖不同的集成机器学习范例，如增强，装袋和堆叠。

Ensemble Machine Learning Cookbook将首先让您熟悉集成技术和探索性数据分析的基础知识。然后，您将学习如何实现与统计和机器学习算法相关的任务，以了解多个异构算法的集合。它还将确保您不会错过关键主题，例如重新采样方法。随着您的进步，您将更好地了解套袋，增强，堆叠以及

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书籍：python自然语言处理(PyTorch) Natural Language Processing with PyTorch - 2...

简介使用PyTorch 进行自然语言处理自然语言处理（NLP）为解决人工智能问题提供了无限机会，使亚马逊Alexa和谷歌翻译等产品成为可能。如果您是NLP和深度学习新手的开发人员或数据科学家，本实用指南将向您展示如何使用PyTorch（一种基于Python的深度学习库）应用这些方法。作者Delip Rao和Brian McMahon为您提供了NLP和深度学习算法的坚实基础，并演示了如何使用PyTorch构建涉及您遇到的问题的丰富文本表示的应用程序。每章包括几个代码示例和插图。 •探索计算图和监督学习范例•掌握PyTorch优化张量操作库的基础知识•概述传统的NLP概念和方法•了解构建神经网络所涉及的基本思想•使用嵌入来表示单词，句子，文档和其他功能•探索序列预测并生成序列到序列模型•了解用于构建生产NLP系统的设计模式参考资料下载：

2019-02-27

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2019-03-03

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