机器学习从入门到入职.用Sklearn与Keras搭建人工智能模型

本书分为4个部分：第1章至第3章介绍机器学习的概念、开发环境的搭建及模型开发的基本流程等；第4章至第7章涵盖回归、分类、聚类、降维的实现原理，以及机器学习框架Sklearn的具体实现与应用；第8章至第12章主要阐述深度学习，如卷积神经网络、生成性对抗网络、循环神经网络的实现原理，以及深度学习框架Keras的具体实现与应用；第13章简单介绍机器学习岗位的入职技巧。