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小樣本機器學習Python演算法與實踐

  • 作者：丁繼才//杜向東//王建花//孫文博//薛東川|責編:林慶咸//別涵宇
  • 出版社：石油工業
  • ISBN：9787518366705
  • 出版日期：2024/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：253
人民幣：RMB 99 元      售價：元
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內容大鋼
    本書從數據、模型及演算法三個維度全面闡述了人工智慧小樣本的解決策略。填補了市面上沒有相關書籍的空白。全書圖文並茂並配置了全部的程序代碼和數據集。本書可以作為高校學生及人工智慧科研工作者參考書。
作者介紹
丁繼才//杜向東//王建花//孫文博//薛東川|責編:林慶咸//別涵宇
    丁繼才     中海油研究總院高級工程師，本科、碩士、博士分別畢業於中國石油大學（華東）、哈爾濱工業大學和中國科學院地質與地球物理研究所。一直致力於人工智慧技術在油氣勘探開發等垂直領域應用的研究，主攻信號分析、小樣本機器學習、大模型等方向，獲得相關授權專利多項。
目錄
1  小樣本問題和機器學習綜述
  1.1  小樣本問題綜述
  1.2  機器學習綜述
  參考文獻及資料列表
2  數據預處理和分析
  2.1  數據預處理
  2.2  特徵提取和轉換
  2.3  降維
  2.4  聚類
  參考文獻及資料列表
3  數據增強
  3.1  傳統數據增強
  3.2  基於深度學習數據增強
  參考文獻及資料列表
4  傳統機器學習
  4.1  單一演算法
  4.2  集成演算法
  參考文獻及資料列表
5  不完全監督學習
  5.1  主動學習
  5.2  傳統半監督學習
  5.3  深度半監督學習
  參考文獻及資料列表
6  遷移學習
  6.1  Pre-training+Fine-tuning
  6.2  語言大模型+Prompt
  6.3  多任務學習
  6.4  多標籤學習
  參考文獻及資料列表
7  元學習
  7.1  元學習簡介
  7.2  PaddleFSL項目
  7.3  Omniglot和MinilmageNet數據集合
  7.4  基於度量的元學習演算法
  7.5  基於優化的元學習演算法
  參考文獻及資料列表

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