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深度學習
用CHATGPT輕松玩轉機器學習與深度學習 版權信息
- ISBN：9787301342640
- 條形碼：9787301342640 ; 978-7-301-34264-0
- 裝幀：平裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
用CHATGPT輕松玩轉機器學習與深度學習 本書特色
（1）利用ChatGPT，輕松理解機器學習和深度學習的概念和技術。
（2）提供實用經驗和技巧，更好地掌握機器學習和深度學習的基本原理和方法。
（3）系統全面、易于理解，不需要過多的數學背景，只需掌握基本的編程知識即可上手。
用CHATGPT輕松玩轉機器學習與深度學習 內容簡介
隨著機器學習和深度學習技術的不斷發展和進步，它們的復雜性也在不斷增強。對于初學者來說，學習這兩個領域可能會遇到許多難題和挑戰，如理論知識的缺乏、數據處理的困難、算法選擇的不確定性等。此時，ChatGPT可以提供強有力的幫助。利用ChatGPT，讀者可以更輕松地理解機器學習和深度學習的概念和技術，并解決學習過程中遇到的各種問題和疑惑。此外，ChatGPT還可以為讀者提供更多的實用經驗和技巧，幫助他們更好地掌握機器學習和深度學習的基本原理和方法。本書主要內容包括探索性數據分析、有監督學習（線性回歸、SVM、決策樹等）、無監督學習（降維、聚類等），以及深度學習的基礎原理和應用等。 本書旨在為廣大讀者提供一個系統全面、易于理解的機器學習和深度學習入門教程。不需要過多的數學背景，只需掌握基本的編程知識即可輕松上手。
用CHATGPT輕松玩轉機器學習與深度學習 目錄
第1章 讓ChatGPT告訴我們什么是機器學習
1.1 問問ChatGPT什么是機器學習
1.2 問問ChatGPT機器學習有什么用
1.3 機器學習有什么應用案例
1.4 機器學習系統有哪些類型
1.5 機器學習面臨哪些挑戰
1.6 機器學習模型該如何測試和驗證
1.7 習題15
第2章 讓ChatGPT告訴我們機器學習的基本流程
2.1 讓ChatGPT幫我們找數據
2.2 讓ChatGPT幫我們安裝Anaconda
2.3 讓ChatGPT教我們進行探索性數據分析
2.4 試試訓練一下模型
2.5 習題
第3章 讓ChatGPT帶我們玩轉線性模型
3.1 讓ChatGPT告訴我們什么是線性模型
3.2 線性模型也可以用于分類
3.3 什么是正則化
3.4 習題60
第4章 讓ChatGPT帶我們玩轉支持向量機
4.1 讓ChatGPT解釋非線性問題的基本概念
4.2 支持向量機的核函數
4.3 支持向量機用于回歸任務
4.4 支持向量機的超參數
4.5 習題
第5章 讓ChatGPT帶我們玩轉決策樹
5.1 讓ChatGPT介紹一下決策樹算法
5.2 決策樹算法基礎知識
5.3 決策樹算法的實現
5.4 決策樹算法的不足與改進
5.5 習題
第6章 讓ChatGPT帶我們玩轉集成學習
6.1 讓ChatGPT介紹一下集成學習算法
6.2 基本的集成學習算法
6.3 高級的集成學習算法
6.4 習題
第7章 讓ChatGPT帶我們玩轉模型優化
7.1 讓ChatGPT介紹模型優化的基本概念
7.2 讓ChatGPT介紹損失函數
7.3 讓ChatGPT介紹學習率
7.4 讓ChatGPT介紹模型的超參數
7.5 習題
第8章 讓ChatGPT帶我們玩轉數據降維
8.1 讓ChatGPT介紹數據降維的基本概念
8.2 讓ChatGPT帶我們玩轉PCA
8.3 讓ChatGPT帶我們玩轉ICA
8.4 讓ChatGPT帶我們玩轉t-SNE
8.5 習題
第9章 讓ChatGPT帶我們玩轉聚類算法
9.1 讓ChatGPT介紹聚類算法的基本概念
9.2 讓ChatGPT帶我們玩轉K-Means
9.3 讓ChatGPT帶我們玩轉層次聚類
9.4 讓ChatGPT帶我們玩轉密度聚類
9.5 習題
第10章 讓ChatGPT帶我們玩轉神經網絡
10.1 讓ChatGPT介紹神經網絡的基本概念
10.2 神經網絡的結構
10.3 神經網絡中的傳播算法
10.4 神經網絡的局限性和未來發展
10.5 習題
第11章 讓ChatGPT帶我們玩轉Keras
11.1 讓ChatGPT介紹一下Keras
11.2 用Keras搭建簡單的神經網絡
11.3 模型的訓練參數
11.4 神經網絡的超參數
11.5 習題
第12章 讓ChatGPT帶我們玩轉圖像分類
12.1 讓ChatGPT介紹一下計算機視覺
12.2 讓ChatGPT介紹卷積神經網絡
12.3 圖像分類任務實戰
12.4 習題
第13章 讓ChatGPT帶我們玩轉自然語言處理
13.1 讓ChatGPT介紹一下自然語言處理
13.2 讓ChatGPT帶我們認識RNN與LSTM
13.3 讓ChatGPT帶我們認識文本表示
13.4 來個項目實戰吧
13.5 習題
第14章 讓ChatGPT帶我們玩轉遷移學習
14.1 讓ChatGPT介紹一下遷移學習
14.2 讓ChatGPT介紹遷移學習的實現
14.3 讓ChatGPT介紹Transformer架構
14.4 實戰遷移學習
14.5 習題
附錄 ChatGPT使用指南
1.1 問問ChatGPT什么是機器學習
1.2 問問ChatGPT機器學習有什么用
1.3 機器學習有什么應用案例
1.4 機器學習系統有哪些類型
1.5 機器學習面臨哪些挑戰
1.6 機器學習模型該如何測試和驗證
1.7 習題15
第2章 讓ChatGPT告訴我們機器學習的基本流程
2.1 讓ChatGPT幫我們找數據
2.2 讓ChatGPT幫我們安裝Anaconda
2.3 讓ChatGPT教我們進行探索性數據分析
2.4 試試訓練一下模型
2.5 習題
第3章 讓ChatGPT帶我們玩轉線性模型
3.1 讓ChatGPT告訴我們什么是線性模型
3.2 線性模型也可以用于分類
3.3 什么是正則化
3.4 習題60
第4章 讓ChatGPT帶我們玩轉支持向量機
4.1 讓ChatGPT解釋非線性問題的基本概念
4.2 支持向量機的核函數
4.3 支持向量機用于回歸任務
4.4 支持向量機的超參數
4.5 習題
第5章 讓ChatGPT帶我們玩轉決策樹
5.1 讓ChatGPT介紹一下決策樹算法
5.2 決策樹算法基礎知識
5.3 決策樹算法的實現
5.4 決策樹算法的不足與改進
5.5 習題
第6章 讓ChatGPT帶我們玩轉集成學習
6.1 讓ChatGPT介紹一下集成學習算法
6.2 基本的集成學習算法
6.3 高級的集成學習算法
6.4 習題
第7章 讓ChatGPT帶我們玩轉模型優化
7.1 讓ChatGPT介紹模型優化的基本概念
7.2 讓ChatGPT介紹損失函數
7.3 讓ChatGPT介紹學習率
7.4 讓ChatGPT介紹模型的超參數
7.5 習題
第8章 讓ChatGPT帶我們玩轉數據降維
8.1 讓ChatGPT介紹數據降維的基本概念
8.2 讓ChatGPT帶我們玩轉PCA
8.3 讓ChatGPT帶我們玩轉ICA
8.4 讓ChatGPT帶我們玩轉t-SNE
8.5 習題
第9章 讓ChatGPT帶我們玩轉聚類算法
9.1 讓ChatGPT介紹聚類算法的基本概念
9.2 讓ChatGPT帶我們玩轉K-Means
9.3 讓ChatGPT帶我們玩轉層次聚類
9.4 讓ChatGPT帶我們玩轉密度聚類
9.5 習題
第10章 讓ChatGPT帶我們玩轉神經網絡
10.1 讓ChatGPT介紹神經網絡的基本概念
10.2 神經網絡的結構
10.3 神經網絡中的傳播算法
10.4 神經網絡的局限性和未來發展
10.5 習題
第11章 讓ChatGPT帶我們玩轉Keras
11.1 讓ChatGPT介紹一下Keras
11.2 用Keras搭建簡單的神經網絡
11.3 模型的訓練參數
11.4 神經網絡的超參數
11.5 習題
第12章 讓ChatGPT帶我們玩轉圖像分類
12.1 讓ChatGPT介紹一下計算機視覺
12.2 讓ChatGPT介紹卷積神經網絡
12.3 圖像分類任務實戰
12.4 習題
第13章 讓ChatGPT帶我們玩轉自然語言處理
13.1 讓ChatGPT介紹一下自然語言處理
13.2 讓ChatGPT帶我們認識RNN與LSTM
13.3 讓ChatGPT帶我們認識文本表示
13.4 來個項目實戰吧
13.5 習題
第14章 讓ChatGPT帶我們玩轉遷移學習
14.1 讓ChatGPT介紹一下遷移學習
14.2 讓ChatGPT介紹遷移學習的實現
14.3 讓ChatGPT介紹Transformer架構
14.4 實戰遷移學習
14.5 習題
附錄 ChatGPT使用指南
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用CHATGPT輕松玩轉機器學習與深度學習 作者簡介
段小手，曾供職于百度、敦煌網、慧聰網、方正集團等知名IT企業。有多年的科技項目管理及開發經驗。負責的項目曾獲得“國家發改委電子商務示范項目”“中關村現代服務業試點項目”“北京市信息化基礎設施提升專項”“北京市外貿公共服務平臺”等多項政策支持。著有《深入淺出Python機器學習》《深入淺出Python量化交易實戰》等著作，在與云南省公安廳合作期間，使用機器學習算法有效將某類案件發案率大幅降低。
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