Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems by Aurélien Géron English | 13 Mar. 2017 | ASIN: B06XNKV5TS | 581 Pages | AZW3 | 21.66 MB Through a series of recent breakthroughs, deep learning has boosted the entire field of machine learning. Now, even programmers who know close to nothing about this technology can use simple, efficient tools to implement programs capable of learning from data. This practical book shows you how. By using concrete examples, minimal theory, and two production-ready Python frameworks—scikit-learn and TensorFlow—author Aurélien Géron helps you gain an intuitive understanding of the concepts and tools for building intelligent systems. You’ll learn a range of techniques, starting with simple linear regression and progressing to deep neural networks. With exercises in each chapter to help you apply what you’ve learned, all you need is programming experience to get started. Explore the machine learning landscape, particularly neural nets Use scikit-learn to track an example machine-learning project end-to-end Explore several training models, including support vector machines, decision trees, random forests, and ensemble methods Use the TensorFlow library to build and train neural nets Dive into neural net architectures, including convolutional nets, recurrent nets, and deep reinforcement learning Learn techniques for training and scaling deep neural nets Apply practical code examples without acquiring excessive machine learning theory or algorithm details

本书以HyperLynx 9.0软件为基础，以具体的电路为范例，系统讲述了信号完整性和电源完整性仿真分析的全过程。本书不仅介绍了信号和电源完整性设计的基础知识，也详细介绍了HyperLynx 9.0软件的功能和使用流程。为了使读者对高速电路设计有更清晰的认识，本书还以理论与实践相结合的方式，对HDMI、PCI-E、DDR等设计电路布线前、后的仿真进行了详细介绍

可刷kindle的多看系统，第二部分

作者认为，大数据的核心就是预测。这个核心代表着我们分析信息时的三个转变：第1个转变就是，在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样。第2个改变就是，研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度。第3个转变因前两个转变而促成，即我们不再热衷于寻找因果关系；

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产品经理这个职位向来争议颇多，国内一线的产品经理一直生活在水深火热之中，很悲催，很“苦逼”，他们无时无刻不在痛苦中煎熬。互联网公司对产品经理的要求也越来越高，他们要求产品经理拥有产品成功案例，可是做成一款产品越来越难了，成功的概率也越来越低了，因此产品经理的简历也越来越不好看了。这些都是客观存在的事实，这些事实都符合幂律法则，毕竟成功的产品占少数。产品从无到有，从有到优是一项极其复杂的工程，这项工程有着复杂的关键环节，只要其中一个环节比较薄弱，产品失败的可能性就会大大增加。一款成功产品的背后隐藏着非常复杂的社会背景因素，而这些因素一般不为外人所知，那些有着产品成功案例的产品经理，分享的时候说的都是些能登上大雅之堂的话，产品成功背后的关键要素却不愿或不知道从哪提起。这跟产品经理做需求分析的道理是一致的，用户的核心需求不会直接告诉你，需要你去深刻地发现和洞察。

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