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零基礎學機器學習

作者：黃佳|責編:顏景燕
出版社：人民郵電
ISBN：9787115545992

出版日期：2020/12/01
裝幀：平裝
頁數：340

人民幣：RMB 89.8 元售價：元

內容大鋼

    本書的目標，是讓非機器學習領域甚至非電腦專業出身但有學習需求的人，輕鬆地掌握機器學習的基本知識，從而擁有相關的實戰能力。
    本書通過AI「小白」小冰拜師程序員咖哥學習機器學習的對話展開，內容輕鬆，實戰性強，主要包括機器學習快速上手路徑、數學和Python基礎知識、機器學習基礎演算法（線性回歸和邏輯回歸）、深度神經網路、卷積神經網路、循環神經網路、經典演算法、集成學習、無監督和半監督等非監督學習類型、強化學習實戰等內容，以及相關實戰案例。本書所有案例均通過Python及Scikit-learn機器學習庫和Keras深度學習框架實現，同時還包含豐富的數據分析和數據可視化內容。
    本書適合對AI感興趣的程序員、項目經理、在校大學生以及任何想以零基礎學機器學習的人，用以入門機器學習領域，建立從理論到實戰的知識通道。

作者介紹

黃佳|責編:顏景燕
黃佳，人稱咖哥，埃森哲公司資深顧問，在IT界耕耘近二十載，自詡為一朵有「後浪」心態的「前浪」。為人謙虛，好學，有時也好為人師。曾撰寫一系列SAPERP書籍，啟蒙了大批中國早期ABAP技術人才。近年來投身數據科學、人工智慧及雲計算領域，願將自己的所學所感與大家分享。

引子：AI菜鳥的挑戰——100天上線智能預警系統
第1課  機器學習快速上手路徑——唯有實戰
  1.1  機器學習的家族譜
    1.1.1  新手入門機器學習的3個好消息
    1.1.2  機器學習就是從數據中發現規律
    1.1.3  機器學習的類別——監督學習及其他
    1.1.4  機器學習的重要分支——深度學習
    1.1.5  機器學習新熱點——強化學習
    1.1.6  機器學習的兩大應用場景——回歸與分類
    1.1.7  機器學習的其他應用場景
  1.2  快捷的雲實戰學習模式
    1.2.1  在線學習平台上的機器學習課程
    1.2.2  用Jupyter Notebook直接實戰
    1.2.3  用Google Colab開發第一個機器學習程序
    1.2.4  在Kaggle上參與機器學習競賽
    1.2.5  在本機上「玩」機器學習
  1.3  基本機器學習術語
    1.3.1  特徵
    1.3.2  標籤
    1.3.3  模型
  1.4  Python和機器學習框架
    1.4.1  為什麼選擇用Python
    1.4.2  機器學習和深度學習框架
  1.5  機器學習項目實戰架構
    1.5.1  第1個環節：問題定義
    1.5.2  第2個環節：數據的收集和預處理
    1.5.3  第3個環節：選擇機器學習模型
    1.5.4  第4個環節：訓練機器，確定參數
    1.5.5  第5個環節：超參數調試和性能優化
  1.6  本課內容小結
  1.7  課後練習
第2課  數學和Python基礎知識——一天搞定
  2.1  函數描述了事物間的關係
    2.1.1  什麼是函數
    2.1.2  機器學習中的函數
  2.2  捕捉函數的變化趨勢
    2.2.1  連續性是求導的前提條件
    2.2.2  通過求導發現y如何隨x而變
  ……
第3課  線性回歸——預測網店的銷售額
第4課  邏輯回歸——給病患和鳶尾花分類
第5課  深度神經網路——找出可能流失的客戶
第6課  卷積神經網路——識別狗狗的圖像
第7課  循環神經網路——鑒定留言及探索系外行星
第8課  經典演算法「寶刀未老」
第9課  集成學習「笑傲江湖」
第10課  監督學習之外——其他類型的機器學習
第11課  強化學習實戰——咖哥的冰湖挑戰
尾聲：如何實現機器學習中的知識遷移及持續性的學習
練習答案

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