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機器學習實戰營(從理論到實戰的探索之旅)

  • 作者：編者:謝雪葵//劉嘉蕊|責編:張楠
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121478154
  • 出版日期：2024/05/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：207
人民幣：RMB 68 元      售價：元
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內容大鋼
    本書是一本機器學習實用指南，提供從基礎知識到進階技能的全面學習路徑。本書以淺顯易懂的方式介紹了機器學習的基本概念和主要類型，並詳細介紹使用Python及常見的庫進行數據處理和機器學習的實操。此外，介紹了數據預處理的詳細過程，最後通過若干典型案例加深讀者對機器學習的理解。
    本書適合對機器學習感興趣的初學者，也可作為軟體開發人員、數據分析師、學術研究人員的參考書。
作者介紹
編者:謝雪葵//劉嘉蕊|責編:張楠
目錄
第1章  機器學習入門
  1.1  機器學習簡介
    1.1.1  什麼是機器學習
    1.1.2  機器學習的前景
  1.2  機器學習的主要類型
    1.2.1  監督學習
    1.2.2  無監督學習
    1.2.3  半監督學習
    1.2.4  強化學習
    1.2.5  監督學習案例
  1.3  選擇正確的演算法
第2章  機器學習工具和環境
  2.1  Python介紹
    2.1.1  Python的安裝
    2.1.2  Python基礎語法
    2.1.3  Python其他特性
    2.1.4  Python簡單實戰案例（猜字遊戲）
    2.1.5  Python高級實戰案例（網路爬蟲）
  2.2  數據科學庫
    2.2.1  NumPy
    2.2.2  Pandas
    2.2.3  數據科學庫案例（電商網站）
  2.3  機器學習庫
    2.3.1  Scikit-Learn
    2.3.2  TensorFlow
    2.3.3  Keras
    2.3.4  機器學習庫案例（預測糖尿病）
第3章  數據預處理
  3.1  數據導入
  3.2  數據清洗
  3.3  特徵工程
    3.3.1  特徵選擇
    3.3.2  特徵轉換
    3.3.3  特徵縮放
  3.4  數據分割
    3.4.1  訓練集
    3.4.2  測試集
    3.4.3  驗證集
  3.5  案例分析：銀行客戶數據
第4章  機器學習模型的構建與評估
  4.1  監督學習實戰
    4.1.1  線性回歸
    4.1.2  邏輯回歸
    4.1.3  決策樹
    4.1.4  隨機森林
  4.2  無監督學習實戰
    4.2.1  K-means
    4.2.2  主成分分析
  4.3  深度學習實戰
    4.3.1  神經網路

    4.3.2  卷積神經網路
    4.3.3  循環神經網路
  4.4  模型評估與選擇
  4.5  案例分析：客戶流失預測
第5章  機器學習項目實戰
  5.1  項目一：房價預測
    5.1.1  數據獲取與理解
    5.1.2  數據預處理
    5.1.3  特徵工程
    5.1.4  模型構建與訓練
    5.1.5  模型評估與優化
    5.1.6  結果解釋
  5.2  項目二：圖像識別
    5.2.1  數據獲取與理解
    5.2.2  數據預處理
    5.2.3  特徵工程
    5.2.4  模型構建與訓練
    5.2.5  模型評估與優化
    5.2.6  結果解釋
  5.3  項目三：自然語言處理
    5.3.1  數據獲取與理解
    5.3.2  數據預處理
    5.3.3  特徵工程
    5.3.4  模型構建與訓練
    5.3.5  模型評估與優化
    5.3.6  結果解釋
  5.4  項目四：新聞主題分類
    5.4.1  數據獲取與理解
    5.4.2  數據預處理
    5.4.3  特徵工程
    5.4.4  模型構建與訓練
    5.4.5  模型評估與優化
    5.4.6  結果解釋
  5.5  項目五：信用卡欺詐檢測
    5.5.1  數據獲取與理解
    5.5.2  數據預處理
    5.5.3  特徵工程
    5.5.4  模型構建與訓練
    5.5.5  模型評估與優化
    5.5.6  結果解釋
第6章  機器學習的挑戰與前沿領域
  6.1  機器學習的挑戰
    6.1.1  數據問題
    6.1.2  模型問題
    6.1.3  計算問題
    6.1.4  評估和解釋問題
  6.2  機器學習的前沿領域
    6.2.1  深度學習
    6.2.2  強化學習
    6.2.3  遷移學習

    6.2.4  自適應學習和自監督學習
    6.2.5  圖神經網路
    6.2.6  知識圖譜表示學習
    6.2.7  因果機器學習
    6.2.8  機器人處理自動化
    6.2.9  AI優化硬體
  6.3  機器學習的資源

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