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機器學習實踐(第2版高等學校智能科學與技術人工智慧專業教材)

作者：編者:李軒涯//計湘婷//曹焯然|責編:賈斌
出版社：清華大學
ISBN：9787302649205

出版日期：2023/12/01
裝幀：平裝
頁數：217

人民幣：RMB 59 元售價：元

內容大鋼

本書是基於Python以及飛槳（PaddlePaddle）深度學習框架的實踐性機器學習入門教程，內容涵蓋Python基礎語法、機器學習常用演算法以及在電腦視覺和自然語言處理等經典領域的詳細案例解析。
本書語言簡潔易懂，注重實踐與理論相結合，旨在幫助讀者掌握機器學習的核心概念和技能。通過閱讀本書，讀者可以快速了解機器學習各種演算法的應用場景，並掌握使用PaddlePaddle來解決機器學習問題的方法。對於想要入門機器學習的人來說，本書是一本實用性較強的參考書。

作者介紹

編者:李軒涯//計湘婷//曹焯然|責編:賈斌

第1章  Python基礎實踐
  1.1  實踐一：九九乘法表
  1.2  實踐二：抽獎系統
  1.3  實踐三：批量文件遍歷、複製、重命名
  1.4  實踐四：數據統計分析及可視化
  1.5  實踐五：圖像直方圖統計
第2章  數據爬取與分析
  2.1  實踐一：爬取明星數據
  2.2  實踐二：科比職業生涯數據爬取與分析
  2.3  實踐三：電視影評爬取
  2.4  實踐四：股票行情爬取與分析
第3章  機器學習基礎實踐
  3.1  實踐一：基於線性回歸/Lasso回歸/多項式回歸實現房價預測
  3.2  實踐二：基於樸素貝葉斯實現文本分類
  3.3  實踐三：基於邏輯回歸模型實現手寫數字識別
  3.4  實踐四：基於SVM/決策樹/XGBoost演算法實現鳶尾花
  3.5  實踐五：基於K-means/層次聚類演算法實現自製數據集聚類
第4章  神經網路基礎實踐
  4.1  實踐一：基於全連接神經網路實現鮑魚年齡預測
  4.2  實踐二：基於全連接神經網路實現車輛分類
  4.3  實踐三：基於高層API實現車輛分類
第5章  電腦視覺基礎實踐
  5.1  實踐一：圖像數據預處理實踐
  5.2  實踐二：基於卷積神經網路實現寶石分類
  5.3  實踐三：基於VGGNet網路模型實現美食分類
  5.4  實踐四：基於ResNet網路模型實現中草藥分類
  5.5  實踐五：基於Faster RCNN模型實現目標檢測
  5.6  實踐六：基於U-Net模型實現寵物圖像分割
第6章  自然語言處理基礎實踐
  6.1  實踐一：文本數據處理實踐
  6.2  實踐二：基於CBOW/Skip-gram實現Word2Vec
  6.3  實踐三：基於循環神經網路實現情感分類
  6.4  實踐四：基於LSTM實現謠言檢測
  6.5  實踐五：基於結合注意力機制的LSTM實現機器翻譯
  6.6  實踐六：基於GRU實現電影評論分析
第7章  深度學習前沿應用
  7.1  實踐一：文字識別
  7.2  實踐二：手寫數字生成
  7.3  實踐三：新聞主題分類
  7.4  實踐四：詩歌生成
  7.5  實踐五：圖像分類Fine-Tuning
  7.6  實踐六：文本分類Fine-Tuning
參考文獻

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