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Swift機器學習(面向iOS的人工智慧實戰)

作者：(烏)亞歷山大·索諾夫琴科|責編:林楨|譯者:連曉峰//譚勵
出版社：機械工業
ISBN：9787111664994

出版日期：2021/01/01
裝幀：平裝
頁數：242

人民幣：RMB 89 元售價：元

內容大鋼

本書首先從機器學習的基礎知識開始，幫助你建立對機器學習基本概念的直觀認識。然後探討各種監督學習和無監督學習方法，以及如何使用Swift實現它們。之後通過常見的實際案例來深入講解深度學習技術。在最後，深入討論模型壓縮、GPU加速等核心主題，並提供一些建議，以幫助你避免在使用機器學習開發應用程序的過程中出現常見錯誤。通過本書的學習，你將能夠開發用Swift編寫的智能應用程序。
本書是面向使用Swift開發智能應用程序的技術人員，以及從事機器學習研究的研發人員。

作者介紹

(烏)亞歷山大·索諾夫琴科|責編:林楨|譯者:連曉峰//譚勵

譯者序
原書前言
關於作者
關於評審者
第1章  機器學習入門
  1.1  什麼是人工智慧
  1.2  機器學習的動機
  1.3  什麼是機器學習
  1.4  機器學習的應用
    1.4.1  數字信號處理
    1.4.2  電腦視覺
    1.4.3  自然語言處理
    1.4.4  機器學習的其他應用
  1.5  利用機器學習構建iOS智能應用程序
  1.6  了解數據
    1.6.1  特徵
    1.6.2  特徵類型
    1.6.3  選擇適當的特徵集
    1.6.4  獲取數據集
    1.6.5  數據預處理
  1.7  模型選擇
    1.7.1  機器學習演算法類型
    1.7.2  監督學習
    1.7.3  無監督學習
    1.7.4  強化學習
    1.7.5  數學優化-學習的工作原理
    1.7.6  移動端與伺服器端的機器學習
    1.7.7  了解移動平台的局限性
  1.8  小結
  參考文獻
第2章  分類-決策樹學習
  2.1  機器學習工具箱
  2.2  第一個機器學習應用程序原型
    2.2.1  工具
    2.2.2  設置機器學習環境
  2.3  IPython notebook速成
  2.4  實踐練習
  2.5  用於「外星生命探索器」的機器學習
  2.6  載入數據集
  2.7  探索性數據分析
  2.8  數據預處理
    2.8.1  轉換分類變數
    2.8.2  從標籤提取特徵
    2.8.3  獨熱編碼
    2.8.4  數據拆分
  2.9  無處不在的決策樹
  2.10  訓練決策樹分類器
    2.10.1  決策樹可視化
    2.10.2  預測
    2.10.3  預測準確率評估

    2.10.4  超參數調節
    2.10.5  理解模型容量的權衡
  2.11  決策樹學習的工作原理
    2.11.1  由數據自動生成決策樹
    2.11.2  組合熵
    2.11.3  根據數據評估模型性能
  2.12  在Swift中實現第一個機器學習應用程序
  2.13  Core ML簡介
  ……
第3章  k近鄰分類器
第4章  k-均值聚類
第5章  關聯規則學習
第6章  線性回歸和梯度下降
第7章  線性分類器和邏輯回歸
第8章  神經網路
第9章  卷積神經網路
第10章  自然語言處理
第11章  機器學習庫
第12章  優化移動設備上的神經網路
第13章  最佳實踐

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