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漫畫機器學習(歐姆社學習漫畫) 版權信息
- ISBN：9787030685254
- 條形碼：9787030685254 ; 978-7-03-068525-4
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
漫畫機器學習(歐姆社學習漫畫) 本書特色
本書選取機器學習的代表性知識，盡可能通俗易懂地講解其概要。各章介紹的是每種方法的切入點，要想解決實際問題，還要充分理解和研究書末參考文獻和相關教材。
漫畫機器學習(歐姆社學習漫畫) 內容簡介
本書以漫畫形式講解機器學習的基本概念和關鍵知識點，盡可能通俗易懂地講解回歸、分類、結果評價、深度學習、集成學習、無監督學習等的原理。本書內容基于大學一年級的數學知識，著眼于主人公們學習和工作中遇到的問題，探究機器學習解決方案。 本書可作為中學生拓寬科技學習視野、培養計算思維、了解人工智能的啟蒙書，也可用作科技教育的輔導教材。
漫畫機器學習(歐姆社學習漫畫) 目錄
目錄
序章 遇見機器學習 1
清佳的房間① 清佳和高中生愛子 14
第1章 什么是回歸？ 15
1.1 難以預測的數字 16
1.2 在解釋變量中找到響應變量 17
1.3 求解線性回歸函數 20
1.4 正則化的效果 22
清佳的房間② 數學復習① 34
第2章 如何進行分類？ 39
2.1 數據整理 46
2.2 根據數據預測類別 47
2.3 邏輯分類 49
2.4 決策樹分類 55
清佳的房間③ 數學復習② 74
第3章 結果評價 77
3.1 沒經過測試數據評價就沒有意義 82
3.2 訓練數據、驗證數據、測試數據 83
3.3 交叉確認法 85
3.4 準確率、精確率、召回率、F值 87
清佳的房間④ 數學復習③ 95
第4章 深度學習 97
4.1 神經網絡 103
4.2 通過誤差反向傳播法學習 107
4.3 挑戰深度學習 111
4.3.1 深層神經網絡的問題點 112
4.3.2 多層學習著力點1：預訓練法 113
4.3.3 多層學習著力點2：激活函數 115
4.3.4 多層學習著力點3：避免過學習 117
4.3.5 具有特殊結構的神經網絡 118
清佳的房間⑤ 數學復習④ 134
第5章 集成學習 139
5.1 Bagging算法 146
5.2 隨機森林 149
5.3 Boosting算法 152
清佳的房間⑥ 數學復習⑤ 160
第6章 無監督學習 165
6.1 聚類 172
6.1.1 分層聚類 173
6.1.2 **分割法聚類 175
6.2 矩陣分解 179
清佳的房間⑦ 數學復習⑥ 191
后記 197
參考文獻 205
索引 206
序章 遇見機器學習 1
清佳的房間① 清佳和高中生愛子 14
第1章 什么是回歸？ 15
1.1 難以預測的數字 16
1.2 在解釋變量中找到響應變量 17
1.3 求解線性回歸函數 20
1.4 正則化的效果 22
清佳的房間② 數學復習① 34
第2章 如何進行分類？ 39
2.1 數據整理 46
2.2 根據數據預測類別 47
2.3 邏輯分類 49
2.4 決策樹分類 55
清佳的房間③ 數學復習② 74
第3章 結果評價 77
3.1 沒經過測試數據評價就沒有意義 82
3.2 訓練數據、驗證數據、測試數據 83
3.3 交叉確認法 85
3.4 準確率、精確率、召回率、F值 87
清佳的房間④ 數學復習③ 95
第4章 深度學習 97
4.1 神經網絡 103
4.2 通過誤差反向傳播法學習 107
4.3 挑戰深度學習 111
4.3.1 深層神經網絡的問題點 112
4.3.2 多層學習著力點1：預訓練法 113
4.3.3 多層學習著力點2：激活函數 115
4.3.4 多層學習著力點3：避免過學習 117
4.3.5 具有特殊結構的神經網絡 118
清佳的房間⑤ 數學復習④ 134
第5章 集成學習 139
5.1 Bagging算法 146
5.2 隨機森林 149
5.3 Boosting算法 152
清佳的房間⑥ 數學復習⑤ 160
第6章 無監督學習 165
6.1 聚類 172
6.1.1 分層聚類 173
6.1.2 **分割法聚類 175
6.2 矩陣分解 179
清佳的房間⑦ 數學復習⑥ 191
后記 197
參考文獻 205
索引 206
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