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深度學習
深度學習處理結構化數據實戰 版權信息
- ISBN：9787302591290
- 條形碼：9787302591290 ; 978-7-302-59129-0
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
深度學習處理結構化數據實戰 本書特色
適讀人群 ：本書適用于具有中級Python和機器學習技能的讀者。與其他深度學習技術關注的領域不同，本書側重于將深度學習技術應用于結構化數據。從數據集的清理，到模型的訓練，再到模型的性能指標分析，以及*終的模型部署，本書是按照深度學習項目的具體流程來編排章節的，因此各個章節相互銜接，前后呼應，構成了一個完整的體系。同時，在涉及相關的理論知識和新的工具或者技術時，作者都會進行簡要的介紹，從而讓讀者對整個深度學習技術棧建立起全面的認知。至于代碼部分，則更是盡量詳盡，務求讓讀者完全理解并充分掌握。
深度學習處理結構化數據實戰 內容簡介
告訴你一個不太光彩的秘密：在大多數數據科學項目中，有一半的時間都花在清理和準備數據上了。但還有更好的方法：針對表格數據和關系數據庫進行優化的 深度學習技術，無需密集的特性工程，就能提供洞察和分析。學習使用少量的數據過濾、驗證和清洗，就能解鎖深度學習性能的技能。 《深度學習處理結構化數據實戰》傳授面向表格數據和關系數據庫的強大數據分析技術。該書從多倫多公交系統的數據集出發，帶你領略用深度學習處理表格化數據的簡易性和便捷性，并教你解決在生產環境中部署模型和監控模型性能等關鍵問題！ ≈饕獌热荨 『螘r何地使用深度學習技術 Keras深度學習模型的架構 訓練、部署以及維護模型 量化評估性能
深度學習處理結構化數據實戰 目錄
第1章 為何要使用結構化數據進行深度學習
1．1 深度學習概述
1．2 深度學習的優缺點
1．3 深度學習軟件棧概述
1．4 結構化數據與非結構化數據
1．5 反對使用結構化數據進行深度學習的相關意見
1．6 為何要研究基于結構化數據的深度學習問題？
1．7 本書附帶的代碼概述
1．8 你應該知道的內容
1．9 本章小結
第2章 示例問題和Pandas數據幀簡介
2．1 深度學習開發環境選項
2．2 探索Pandas的代碼
2．3 Python中的Pandas數據幀
2．4 將CSV文件提取到Pandas數據幀中
2．5 使用Pandas來完成SQL操作
2．6 主示例：預測有軌電車的延誤情況
2．7 為何真實世界的數據集對于掌握深度學習至關重要
2．8 輸入數據集的格式和范圍
2．9 目的地：端到端的解決方案
2．10 有關解決方案代碼的更多細節
2．11 開發環境：普通環境與深度學習專用環境
2．12 深入研究反對深度學習的意見
2．13 深度學習是如何變得更易于使用的
2．14 訓練深度學習模型初試
2．15 本章小結
第3章 準備數據1：探索及清理數據
3．1 探索及清理數據的代碼
3．2 在Python中使用配置文件
3．3 將XLS文件提取到Pandas數據幀中
3．4 使用pickle將Pandas數據幀從一個會話保存到另一個會話中
3．5 探索數據
3．6 將數據分為連續型、分類型以及文本型
3．7 清理數據集中存在的問題：數據丟失、錯誤以及猜測
3．8 確定深度學習需要多少數據
3．9 本章小結
第4章 準備數據2：轉換數據
4．1 準備及轉換數據的代碼
4．2 處理不正確的數值：路線
4．3 為何只能用單個替代值來換掉所有錯誤的值？
4．4 處理不正確的值：車輛
4．5 處理不一致的值：位置
4．6 去向遠方：位置
4．7 處理類型不匹配問題
4．8 處理依然包含錯誤數據的行
4．9 創建派生列
4．10 準備非數值型數據來訓練深度學習模型
……
第5章 準備并構建模型
第6章 模型訓練與實驗
第7章 對已訓練的模型進行更多實驗
第8章 模型部署
第9章 建議的后繼步驟
附錄 使用Google協作
實驗室（Google Colaboratory）
展開全部
深度學習處理結構化數據實戰 作者簡介
Mark Ryan在關系數據庫和機器學習領域擁有20年的技術團隊領導經驗，他是谷歌在加拿大基奇納市的經理。Mark Ryan熱衷于分享機器學習的好處，對深度學習及其在結構化表格數據中釋放額外價值的潛力感興趣。
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