Python机器学习：基于PyTorch和Scikit-Learn

本书深入介绍了机器学习领域的基本概念和方法，除介绍了Python机器学习库和用机器学习库搭建神经网络模型的方法外，还介绍了机器学习算法的数学理论、工作原理、使用方法、实现细节以及如何避免机器学习算法实现过程中的常见问题。本书涵盖了多种用于文本和图像分类的机器学习与深度学习方法，以及用于生成新数据的生成对抗网络（GAN）和用于训练智能体的强化学习，还介绍了深度学习的新动态，包括图神经网络和用于自然语言处理（NLP）的大型transformer。本书讲解清晰，示例生动，理论和实践部分相对平衡，既可以作为机器学习领域初学者的入门教程，也可以作为读者开发机器学习项目时的参考书。