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深度學習
機器學習實踐 版權信息
- ISBN：9787302597476
- 條形碼：9787302597476 ; 978-7-302-59747-6
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
機器學習實踐 本書特色
本書全面講解了機器學習和人工智能技術，理論與實踐充分結合，帶您開啟機器學習之門
機器學習實踐 內容簡介
本書圍繞數據、算法、模型三要素，研究選取不同算法從歷史數據中獲取經驗，并歸納出模型進行預測與優化的系列理論與技術，是涉及計算機科學、概率統計、決策論等多個學科的多領域交叉學科。本書應用開源深度學習框架PaddlePaddle，從問題定義、數據收集、特征工程、模型訓練、模型評估、模型應用方面，層層深入、循序漸進地剖析機器學習中極具代表性的基礎實踐，理論翔實，代碼精細，是一本實用性極強的入門實踐教輔材料。
機器學習實踐 目錄
目錄
第1章Python基礎實踐
實踐一： 海量文件遍歷
實踐二： 簡單計算器實現
實踐三： 圖像直方圖統計
實踐四： 文本詞頻分析
第2章數據爬取與分析
實踐五： 明星圖片爬取
實踐六： 股票行情爬取與分析
實踐七： 科比職業生涯數據爬取與分析
第3章機器學習基礎實踐
實踐八： 基于線性回歸實現房價預測
實踐九： 基于邏輯回歸模型實現手寫數字識別
實踐十： 基于樸素貝葉斯實現文本分類
實踐十一： 基于支持向量機實現鳶尾花分類
實踐十二： 基于Kmeans實現鳶尾花聚類
第4章神經網絡基礎實驗
實踐十三： 基于全連接神經網絡實現房價預測
實踐十四： 基于全連接神經網絡實現寶石分類
實踐十五： 基于高層API實現寶石分類
第5章計算機視覺基礎實驗
實踐十六： 圖像數據預處理實踐
實踐十七： 基于卷積神經網絡實現美食分類
實踐十八： 基于VGG16實現中草藥分類
實踐十九： 基于ResNet50實現CIFAR10數據集分類
第6章自然語言處理基礎實驗
實踐二十： 文本數據處理實踐
實踐二十一： 基于CBOW實現Word2Vec
實踐二十二： 基于Skipgram實現Word2Vec
實踐二十三： 基于循環神經網絡實現情感分類
實踐二十四： 基于LSTM實現謠言檢測
實踐二十五： 基于GRU實現情感分類
第7章深度學習前沿應用
實踐二十六： 目標檢測
實踐二十七： 圖像風格遷移
實踐二十八： 圖像分類FineTuning
實踐二十九： 文本審核
實踐三十： 文本生成
實踐三十一： 文本分類FineTuning
參考文獻
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