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機器學習和深度學習--原理演算法實戰(使用Python和TensorFlow)/電腦與智能科學叢書

  • 作者：(印)文卡塔·雷迪·科納薩尼//沙倫德拉·卡德雷|責編:王軍|譯者:秦婧//韓雨童
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302624790
  • 出版日期：2023/03/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：538
人民幣：RMB 128 元      售價：元
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內容大鋼
    本書以通俗易懂的風格介紹了機器學習和深度學習技術，只涉及了基本的數學知識。本書由兩位機器學習和深度學習領域的專家編寫，書中的案例涵蓋了銀行、保險、電子商務、零售和醫療等多個行業。本書講述如何在當今的智能設備和應用程序中使用機器學習和深度學習技術。本書提供了對書中涉及的數據集、代碼和示例項目的下載。
作者介紹
(印)文卡塔·雷迪·科納薩尼//沙倫德拉·卡德雷|責編:王軍|譯者:秦婧//韓雨童
目錄
第1章  機器學習與深度學習概述
  1.1  人工智慧與機器學習的歷史
  1.2  機器學習項目的基礎
  1.3  機器學習演算法與傳統電腦程序
  1.4  深度學習的工作原理
  1.5  機器學習與深度學習的應用
    1.5.1  日常生活中的應用
    1.5.2  機器學習在製造業中的應用
    1.5.3  機器人技術的應用
    1.5.4  銀行與金融領域的應用
    1.5.5  深度學習的應用
  1.6  本書的組織結構
  1.7  預備知識——數學基礎
  1.8  術語
  1.9  機器學習——擴展視野
    1.9.1  人工智慧發展現狀
    1.9.2  人工智慧未來的影響力
    1.9.3  與人工智慧相關的倫理、社會和法律問題
  1.10  Python及其作為機器學習語言的潛力
  1.11  關於TensorFlow
  1.12  本章小結
第2章  Python編程與統計學基礎
  2.1  認識Python
    2.1.1  為什麼使用Python
    2.1.2  Python的版本
    2.1.3  Python IDE
    2.1.4  安裝Python
  2.2  Python編程入門
    2.2.1  使用Spyder IDE
    2.2.2  第一個代碼示例
    2.2.3  錯誤和錯誤信息
    2.2.4  命名約定
    2.2.5  使用print輸出消息
  2.3  Python中的數據類型
    2.3.1  數值
    2.3.2  字元串
    2.3.3  列表
    2.3.4  字典
  2.4  Python中的包
    2.4.1  NumPy
    2.4.2  Pandas
    2.4.3  Matplotlib
    2.4.4  Scikitl.eam
    2.4.5  nitk
    2.4.6  TensorFlow
  2.5  Python中的條件語句和循環語句
  2.6  數據處理與使用Pandas深入分析數據
    2.6.1  數據導入和數據集的基本信息
    2.6.2  子集和數據篩選器
    2.6.3  Pandas中實用的函數

  2.7  基本的描述性統計
    2.7.1  平均值
    2.7.2  中位數
    2.7.3  方差和標準差
  2.8  數據探索
    2.8.1  探索數值型連續變數
    2.8.2  探索離散變數和分類變數
……
第3章  回歸與邏輯回歸
第4章  決策樹
第5章  模型選擇和交叉驗證
第6章  聚類分析
第7章  隨機森林和Boosting
第8章  人工神經網路
第9章  TensorFlow和Keras
第10章  深度學習中的超參數
第11章  卷積神經網路
第12章  RNN與LSTM
第13章  參考文獻（在線資源）

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