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機器學習實戰(基於Sophon平台的機器學習理論與實踐)/工業和信息化領域急需緊缺人才大數據和人工智慧培養工程系列叢書

  • 作者：編者:星環科技人工智慧平台團隊
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111642657
  • 出版日期：2020/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：209
人民幣：RMB 79 元      售價：元
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內容大鋼
    本書內容覆蓋了機器學習領域從理論到實踐的多個主題-總共分為10章。
    第1章為導論-介紹機器學習的背景、定義和任務類型-構建機器學習應用的步驟-以及開發機器學習工作流的方式。
    第2章詳細介紹數據預處理和特徵工程技術-並輔以實例進行驗證。
    第3?6章介紹回歸模型、分類模型、模型融合和聚類模型-這些內容是機器學習理論和實踐中的傳統重點。其中不僅介紹各種常見數據類型的處理方法-還針對刪失數據進行了專門的綜述和實踐。
    第7章介紹機器學習領域較難的圖計算話題-並從工業界視角解讀如何將圖計算落地。
    第8章針對特徵工程、建模過程中大量調參的場景介紹自動機器學習的理論和應用-並細緻比較和測試了各種自動特徵工程演算法在不同數據上的表現。
    第9章介紹自然語言處理（詞向量、序列標注、關鍵詞抽取、自動摘要和情感分析）技術-使用新聞文本數據搭建文本分類的流程。
    第10章介紹電腦視覺中圖像分類和目標檢測的應用以及車輛檢測的落地案例。
    本書既適合作為高等院校電腦、軟體工程、人工智慧等相關專業的教學用書-同時也可供從事機器學習相關領域的工程技術人員閱讀和參考-幫助他們掌握機器學習相關的演算法原理-並能通過專業工具平台快速搭建各類模型-構建機器學習的行業應用。
作者介紹
編者:星環科技人工智慧平台團隊
    星環科技人工智慧平台團隊由五十多位優秀的研發工程師和演算法工程師組成，逾八成具有國內外名校碩士及以上學歷。其中研發子團隊的工作重心為一站式人工智慧建模平台Sophon；演算法子團隊則負責基礎演算法的研發及改進，並在數據挖掘、傳統機器學習、電腦視覺、自然語言處理、知識圖譜等領域進行前瞻性研究以及項目實施落地。星環科技人工智慧平台團隊一直致力於「把中國人自主研發的領先創新技術賦能全世界各行各業，促進社會可持續發展，通過科技讓人類的生活更美好」。目前產品應用已覆蓋金融、安防、電力、交通、教育等數十個行業和領域，申請專利近三十個。
目錄
前言
叢書前言
本書編委會
前言
第1章  機器學習導論
  1.1  什麼是機器學習
    1.1.1  機器學習的背景
    1.1.2  機器學習的定義
    1.1.3  機器學習的任務類型
    1.1.4  構建機器學習應用的步驟
  1.2  開發機器學習工作流的方式
第2章  數據預處理與特徵工程
  2.1  特徵提取
    2.1.1  探索性數據分析
    2.1.2  數值特徵
    2.1.3  類別特徵
    2.1.4  時間特徵
    2.1.5  文本特徵
    2.1.6  過濾方法
    2.1.7  封裝方法
    2.1.8  嵌入方法
    2.1.9  自動化特徵工程
  2.2  互動式數據預處理
  2.3  本章小結
第3章  回歸模型
  3.1  回歸任務概述
  3.2  回歸演算法原理
    3.2.1  線性回歸
    3.2.2  決策樹回歸
    3.2.3  生存回歸
  3.3  Sophon案例
  3.4  本章小結
第4章  分類模型
  4.1  分類任務概述
  4.2  分類演算法原理
    4.2.1  邏輯回歸
    4.2.2  因子分解機
    4.2.3  XGBoost
  4.3  使用Sophon建立分類模型
    4.3.1  場景介紹
    4.3.2  建模過程
    4.3.3  結果分析
  4.4  本章小結
第5章  模型融合
  5.1  集成學習理論
    5.1.1  集成學習基本概念
    5.1.2  個體學習器
    5.1.3  基學習器集成
    5.1.4  常用的集成學習方法
  5.2  常用融合方法

    5.2.1  平均法
    5.2.2  學習法（Stacking方法）
  5.3  使用 Sophon進行模型融合
    5.3.1  場景與數據集介紹
    5.3.2  建模過程
    5.3.3  結果分析
  5.4  本章小結
第6章  聚類模型
  6.1  聚類任務概述
  6.2  聚類演算法原理
    6.2.1  K-Means
    6.2.2  Fuzzy C-Means
    6.2.3  Canopy
    6.2.4  高斯混合
  6.3  聚類模型實例
    6.3.1  場景介紹
    6.3.2  建模過程
    6.3.3  結果分析
  6.4  本章小結
第7章  圖計算
  7.1  背景和問題描述
  7.2  常用演算法介紹
    7.2.1  PageRank
    7.2.2  標籤傳播
    7.2.3  中心性檢測
    7.2.4  圖嵌入
  7.3  落地案例
    7.3.1  場景介紹
    7.3.2  建模過程
    7.3.3  結果分析
  7.4  本章小結
第8章  自動機器學習
  8.1  場景介紹
  8.2  自動化特徵工程
    8.2.1  自動多表特徵擴展
    8.2.2  自動特徵構建
  8.3  建模過程
  8.4  結果分析
  8.5  真實測試案例
    8.5.1  數據集
    8.5.2  前置設置
    8.5.3  測試結果分析
    8.5.4  Abalone和Airfoil Self-Noise數據集的增強測試
    8.5.5  小結
  8.6  本章小結
第9章  自然語言處理
  9.1  自然語言處理演算法原理
    9.1.1  詞向量
    9.1.2  序列標注
    9.1.3  關鍵詞抽取

    9.1.4  文本自動摘要
    9.1.5  文本情感分析
  9.2  使用 Sophon建立自然語言處理模型
    9.2.1  場景介紹
    9.2.2  建模流程
    9.2.3  模型評估
  9.3  落地案例
  9.4  本章小結
第10章  電腦視覺
  10.1  電腦視覺概述
  10.2  電腦視覺演算法原理
    10.2.1  圖像分類
    10.2.2  目標檢測
  10.3  電腦視覺模型示例
    10.3.1  圖像預處理
    10.3.2  圖像分類演算法建模
    10.3.3  目標檢測演算法建模
  10.4  落地案例
  10.5  本章小結
附錄A  企業級人工智慧應用平台Sophon
參考文獻

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