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深度學習
用 Python 編程和實踐！深度學習教科書 版權信息
- ISBN：9787517092780
- 條形碼：9787517092780 ; 978-7-5170-9278-0
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
用 Python 編程和實踐！深度學習教科書 本書特色
人工智能是一種為機器賦予人的智能的技術，機器學習是一種實現人工智能的方法，深度學習是一種實現機器學習的技術。 本書是日本人工智能學習平臺熱門課程“通過深度學習創建圖像識別編程模型”的官方教科書，是“動手學”和“現場使用”大型系列暢銷書中的深度學習教科書，它從機器學習的基礎知識開始，以一種易于理解的方式解釋Python的基礎知識，數據處理方法，監督學習以及深度學習的基礎知識和應用程序開發。 本書以解決問題的方式來引導大家積極思考，同時提供樣本文件，讀者可根據樣本實際操作，在幫助理解問題的基礎上，提高動手能力。 本書正文中每節都有習題，共350多道，包括選擇題和編程題，讀者可以在檢查學習效果的同時推進后續內容的學習。通過閱讀本書，讀者可以一次從機器學習基礎跨越到深度學習的相關知識。 讀者可先通過小示例學習，然后通過習題思考知識點，填寫答案，*后在樣本文件中輸入答案進行驗證。
用 Python 編程和實踐！深度學習教科書 內容簡介
《用Python編程和實踐！深度學習教科書》是一本專門針對有一定編程經驗，但沒有Python和機器學習相關經驗的讀者編寫的參考書籍，目標是讓讀者能夠獨立編寫出機器學習相關的應用程序。書中首先介紹了機器學習和Python語言的基礎知識，然后對NumPy、Pandas、matplotlib等在Python中使用頻率較高的軟件庫進行講解；對數據可視化、lambda和map等Python語法、基于DataFrame的數據整理、OpenCV的運用和圖像數據的數據預處理進行講解；*后對監督學習、超參數和調校等基礎的機器學習及深度學習技術進行實踐與挑戰，并*終使讀者達到能夠運用深度學習技術之一的CNN來實現圖像識別任務項目的技術水平。本書特點是用編程實踐的方法學習，特別適合深度學習初學者及參與人工智能（AI）相關開發的程序員、研究人員和理工科學生。
用 Python 編程和實踐！深度學習教科書 目錄
第0章 開發環境的準備
0.1 Anaconda的安裝
0.1.1 Anaconda的安裝步驟
0.1.2 虛擬環境的創建
0.1.3 第三方庫的安裝
0.1.4 Jupyter Notebook的啟動和操作
第1章 機器學習概論
1.1 機器學習簡介
1.1.1 為何現在“機器學習”如此熱門
1.1.2 何謂機器學習
1.2 各類機器學習算法
1.2.1 理解監督學習
1.2.2 理解無監督學習
1.2.3 理解強化學習
第2章 機器學習的流程
2.1 機器學習的流程簡介
2.1.1 進行機器學習的整體流程
2.1.2 數據的學習
2.2 學習數據的使用方法
2.2.1 學習數據與測試數據
2.2.2 留出法的理論與實踐
2.2.3 k折交叉驗證的理論
2.2.4 k折交叉驗證的實踐
2.3 過擬合
2.3.1 何謂過擬合
2.3.2 立擬合的避免
2.4 集成學習
第3章 性能評價指標與PR曲線
3.1 性能評價指標
3.1.1 理解混淆矩陣
3.1.2 編程實現混淆矩陣
3.1.3 準確率
3.1.4 F值
3.1.5 性能評價指標的編程實現
3.2 PR曲線
3.2.1 召回率與**率的關系
3.2.2 何謂PR曲線
3.2.3 基于PR曲線的模型評估
第4章 Python基礎入門
4.1 Python基礎
4.1.1 Hello world
4.1.2 Python的用途
4.1.3 注釋的輸入
4.1.4 數值與字符串
4.1.5 運算
4.2 變量
4.2.1 變量的定義
4.2.2 變量的*新
4.2.3 字符串的連接
4.3 類型
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