小马赠书【第3期】《PyTorch教程：21个项目玩转PyTorch实战》

2023-04-11 20:52:03 2.4k 阅读 AI 写同款 · GEO 优化AI 选题数据监测一键分发 ›

XGBoost调参新姿势：Bayesian优化实战指南（附完整代码）本文详细介绍了如何使用Bayesian优化方法高效调优XGBoost模型参数。通过解析Bayesian优化核心原理和XGBoost关键参数，提供完整的实战代码示例，帮助读者掌握这一智能调参技术，显著提升模型性能。文章特别适合机器学习工程师和数据科学家阅读。阅读详情

赠书方式

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文章链接：【Java 基础】构造方法和 this 关键字详解

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书籍介绍

通过经典项目入门 PyTorch，通过前沿项目提升 PyTorch，基于 PyTorch 玩转深度学习，本书适合人工智能、机器学习、深度学习方面的人员阅读，也适合其他 IT 方面从业者，另外，还可以作为相关专业的教材。

PyTorch 是基于 Torch 库的开源机器学习库，它主要由 Meta（原 Facebook）的人工智能研究实验室开发，在自然语言处理和计算机视觉领域都具有广泛的应用。本书介绍了简单且经典的入门项目，方便快速上手，如 MNIST数字识别，读者在完成项目的过程中可以了解数据集、模型和训练等基础概念。本书还介绍了一些实用且经典的模型，如 R-CNN 模型，通过这个模型的学习，读者可以对目标检测任务有一个基本的认识，对于基本的网络结构原理有一定的了解。另外，本书对于当前比较热门的生成对抗网络和强化学习也有一定的介绍，方便读者拓宽视野，掌握前沿方向。