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深度學習
人工智能原理與實踐 版權信息
- ISBN：9787301317709
- 條形碼：9787301317709 ; 978-7-301-31770-9
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
人工智能原理與實踐 本書特色
全面：涵蓋人工智能和數據科學各個重要體系經典：世界名校AI專業深造，國際大行實戰經驗系統：重要理論和公式層層推導，闡述深入淺出實戰：六大典型AI和數據科學應用場景，透徹分析和代碼實現
人工智能原理與實踐 內容簡介
人工智能被廣泛應用和普及，極大地提高了人們學習和工作的效率。而要深入理解人工智能，必須全面理解底層各類機器學習算法的基本原理。只有全面掌握機器學習的基礎知識，才能更好地理解、提高和駕馭人工智能的各種應用。 本書分為13章，前7章為原理篇，重點討論了機器學習模型建模的全部流程、各類常用的機器學習算法原理、深度學習和強化學習、機器學習涉及的優化原理，以及自然語言處理算法原理；后 6章為實踐篇，重點討論了信用卡客戶細分、保險公司時間序列生活事件預測、電商網站交易欺詐預測、信用卡和信用貸款風險預測、美國舊金山房屋成交價格預測，以及股票短期回報率預測等多個實際應用場景。 本書內容系統、全面，理論知識覆蓋面廣，且保留了推導過程。實踐案例中，深入淺出地講解和展示了機器學習應用的具體流程。本書適合在各行業工作的數據科學家、在校學習人工智能和數據科學專業的學生、科技公司的管理者和決策者，以及人工智能的初學者和愛好者閱讀。
人工智能原理與實踐 目錄
第1章 人工智能應用場景——金融風控
1.1 反欺詐與信用評估
1.2 信用評估模型介紹
1.3 客戶營銷與風控管理
1.4 建模中的拒絕推斷
1.5 評分卡模型
第2章 人工智能中的機器學習和模型評價
2.1 機器學習預測結果推廣性理論
2.2 機器學習問題的分類
2.3 二分類模型的評價方法
2.4 多分類模型的評價方法
2.5 回歸模型的評價方法
第3章 機器學習建模重要步驟
3.1 數據收集
3.2 數據清洗轉換和預處理
3.3 特征工程
3.4 模型的選擇和建立
3.5 模型的監控
第4章 機器學習常用算法原理
4.1 回歸算法
4.2 梯度下降優化
4.3 樸素貝葉斯、支持向量機和決策樹算法
4.4 集成算法、隨機森林算法和梯度增強機算法
4.5 無監督學習算法
4.6 神經網絡算法
第5章 深度學習和強化學習
5.1 深度學習算法
5.2 強化學習算法
第6章 機器學習和*優化
6.1 *優化理論和機器學習的關系
6.2 *優化理論的分類和理解
6.3 機器學習算法中*優化應用
第7章 自然語言處理算法原理
7.1 文本數據處理和NLP基礎
7.2 機器學習算法在NLP中的應用
7.3 深度學習在NLP中的應用
第8章 信用卡客戶細分
8.1 EDA探索性數據分析
8.2 數據預處理和特征工程
8.3 K-Means聚類建模和分組個數選擇
8.4 建模結果可視化和分析
第9章 保險公司時間序列生活事件預測
9.1 樸素貝葉斯算法和馬爾可夫鏈算法應用
9.2 時間序列特征工程和梯度增強機算法
9.3 深度學習算法的應用
第10章 電商網站交易欺詐預測
10.1 EDA探索性數據分析
10.2 模型選擇
10.3 數據特征工程
第11章 信用卡和信用貸款風險預測
11.1 信用卡客戶風險預測和管理
11.2 個人信用分期貸款風險預測
第12章 美國舊金山房屋成交價格預測
12.1 EDA探索性數據分析和特征工程
12.2 房屋價格預測建模和驗證
第13章 股票短期回報率預測
13.1 EDA探索性數據分析
13.2 數據預處理和特征工程
13.3 短期回報率預測模型
展開全部
人工智能原理與實踐 作者簡介
劉春雷，畢業于中國科學技術大學近代物理系，本科畢業后，前往美國留學深造，并獲得了美國卡內基梅隆大學機器學習專業碩士學位和美國匹茲堡大學物理專業博士學位。在研究生和博士階段的學習過程中，結合數據挖掘、機器學習理論知識和大數據技術，在應用物理領域做出了杰出的貢獻和成就。經過多年博士及博士后階段的學習和研究工作后，作者又先后在美國智庫型研究公司和華爾街商業銀行工作，積累了大量將機器學習和數據科學技術應用到實踐中的經驗。
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