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漫畫機器學習(歐姆社學習漫畫)

  • 作者：(日)荒木雅弘|責編:楊凱|譯者:喻春燕|繪畫:(日)Verte
  • 出版社：科學
  • ISBN：9787030685254
  • 出版日期：2021/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：207
人民幣：RMB 45 元      售價：元
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內容大鋼
    本書以漫畫形式講解機器學習的基本概念和關鍵知識點，盡可能通俗易懂地講解回歸、分類、結果評價、深度學習、集成學習、無監督學習等的原理。本書內容基於大學一年級的數學知識，著眼于主人公們學習和工作中遇到的問題，探究機器學習解決方案。
    本書可作為中學生拓寬科技學習視野、培養計算思維、了解人工智慧的啟蒙書，也可用作科技教育的輔導教材。
作者介紹
(日)荒木雅弘|責編:楊凱|譯者:喻春燕|繪畫:(日)Verte
    荒木雅弘，1964年出生於日本大阪。1993年完成了日本京都大學研究生院研究科信息工程專業博士課程的學習。先後擔任過京都大學工學部助教和京都大學綜合信息媒體中心講師。1999年開始擔任日本京都工藝纖維大學工藝系助理教授，2007年晉陞為京都工藝纖維大學研究生院工藝科學研究科副教授。目前正在開發以語義網為知識庫的對話系統，研究用於多模態對話系統的描述語言。
目錄
序章  遇見機器學習
  清佳的房間①  清佳和高中生愛子
第1章  什麼是回歸？
  1.1  難以預測的數字
  1.2  在解釋變數中找到響應變數
  1.3  求解線性回歸函數
  1.4  正則化的效果
  清佳的房間②  數學複習①
第2章  如何進行分類？
  2.1  數據整理
  2.2  根據數據預測類別
  2.3  邏輯分類
  2.4  決策樹分類
  清佳的房間③  數學複習②
第3章  結果評價
  3.1  沒經過測試數據評價就沒有意義
  3.2  訓練數據、驗證數據、測試數據
  3.3  交叉確認法
  3.4  準確率、精確率、召回率、F值
  清佳的房間④  數學複習③
第4章  深度學習
  4.1  神經網路
  4.2  通過誤差反向傳播法學習
  4.3  挑戰深度學習
    4.3.1  深層神經網路的問題點
    4.3.2  多層學習著力點1：預訓練法
    4.3.3  多層學習著力點2：激活函數
    4.3.4  多層學習著力點3：避免過學習
    4.3.5  具有特殊結構的神經網路
  清佳的房間⑤  數學複習④
第5章  集成學習
  5.1  Bagging演算法
  5.2  隨機森林
  5.3  Boosting演算法
  清佳的房間⑥  數學複習⑤
第6章  無監督學習
  6.1  聚類
    6.1.1  分層聚類
    6.1.2  最優分割法聚類
  6.2  矩陣分解
  清佳的房間⑦  數學複習⑥
後記
參考文獻
索引

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