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細說機器學習(從理論到實踐)

  • 作者：編者:凌峰|責編:王金柱
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302628767
  • 出版日期：2023/05/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：467
人民幣：RMB 119 元      售價：元
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內容大鋼
    本書從數學知識入手，詳盡細緻地闡述機器學習各方面的理論知識、常用演算法與流行框架，並以大量代碼示例進行實踐。本書內容分為三篇：第一篇為基礎知識，包括機器學習概述、開發環境和常用模塊、特徵工程、模型評估、降維方法等內容。本篇詳細而友好地介紹機器學習的核心概念與原理，並結合大量示例幫助讀者輕鬆入門。第二篇為演算法應用，涵蓋機器學習最重要與高頻使用的模型，包括K-Means聚類、K最近鄰、回歸、決策樹、樸素貝葉斯、支持向量機、神經網路等內容。本篇不僅詳細講解各個演算法的原理，還提供大量註釋詳盡的代碼示例，使這些演算法變得直觀易懂。第三篇為拓展應用，包括集成學習、深度學習框架TensorFlow與PyTorch入門、卷積網路、激活函數以及模型微調與項目實戰。本篇內容更加前沿與高級，帶領讀者跨過機器學習的門檻，進行真實項目的實踐與部署。
    本書內容豐富、系統且實用，大量相關代碼示例貼近實戰，能夠為讀者學習機器學習打下紮實的基礎，並真正掌握運用這些知識與演算法解決實際問題的技能。適合機器學習入門者、大學生、人工智慧從業者，以及各行業技術人員和科研人員使用，也可作為培訓機構和大專院校人工智慧課程的教學用書。
作者介紹
編者:凌峰|責編:王金柱
    凌峰，畢業於中國科學院大學，博士，高級職稱，從事機器學習、人工智慧、圖像處理、計算視覺的研究與開發工作多年，擁有豐富的機器學習演算法實現經驗。
目錄
第1篇  基礎知識
  第1章  機器學習概述
    1.1  機器學習的定義與發展歷史
      1.1.1  什麼是機器學習
      1.1.2  發展歷史
    1.2  應用領域
    1.3  應用前景
    1.4  小結
  第2章  基礎知識
    2.1  概念與術語
      2.1.1  統計學的基本概念
      2.1.2  擬合、過擬合和欠擬合
    2.2  高等數學基礎
    2.3  線性代數基礎
      2.3.1  基本概念和符號
      2.3.2  矩陣柔法
      2.3.3  矩陣運算和性質
      2.3.4  矩陣微積分
    2.4  概率論基礎
      2.4.1  基本概念和符號
      2.4.2  隨機變數
      2.4.3  兩個隨機變數
      2.4.4  多個隨機變數
    2.5  小結
  第3章  開發環境和常用模塊
    3.1  環境需求
    3.2  NumPy
      3.2.1  NumPy的安裝與查看
      3.2.2  NumPy對象
      3.2.3  數組
      3.2.4  數學計算
    3.3  Pandas
      3.3.1  Pandas Series入門
      3.3.2  DataFrame結構
    3.4  Matplotlib
      3.4.1  安裝與簡介
      3.4.2  圖形對象
      3.4.3  繪製圖形
    3.5  Scikit-Learn
    3.6  深度學習框架簡介
    3.7  小結
  第4章  特徵工程
    4.1  特徵工程概述
    4.2  數據清洗
    4.3  特徵選擇和提取
      4.3.1  特徵選擇
      4.3.2  特徵提取
  ……
第2篇  演算法應用
第3篇  拓展應用

參考文獻

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