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內容簡介： 本书从数据集、数据清理开始谈起，在介绍机器学习的建模方式后，第2章详细说明了机器学习与深度学习所涉及的矩阵、向量等技术。第3章使用Keras搭建深度学习模型，也介绍了激活函数、损失函数、反向传播、过拟合或欠拟合等问题。第4章给出了训练深度学习模型的过程中可能存在的交叉验证问题。当需要提高模型精度时，可以考虑参考第5章中的L1/L2正则化、丢弃正则化、早停等方式。第6章讲解模型评估问题，在太平洋飓风数据集上指出准确率的局限性，从而引出混淆矩阵、ROC曲线、AUC评分等概念。接下来的3章介绍卷积神经网络、迁移学习、循环神经网络等问题，这些内容在工业实际项目中占据核心地位，值得大家多写代码、多实践。

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