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機(jī)器學(xué)習(xí)項目案例開發(fā) 版權(quán)信息
- ISBN：9787564396213
- 條形碼：9787564396213 ; 978-7-5643-9621-3
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
機(jī)器學(xué)習(xí)項目案例開發(fā) 內(nèi)容簡介
人工智能是計算機(jī)科學(xué)中*熱門的領(lǐng)域之一，它的應(yīng)用范圍涵蓋了很多領(lǐng)域，包括機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理、圖像識別、語音識別等。對于大部分行業(yè)而言，人工智能應(yīng)用、機(jī)器學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)分析已經(jīng)成為了非常重要的一環(huán)，因此掌握機(jī)器學(xué)習(xí)技能將是一個極大的優(yōu)勢。無論是企業(yè)的管理層，還是行業(yè)中的研發(fā)人員，都需要掌握人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)技能才能更好地應(yīng)對未來的挑戰(zhàn)。
機(jī)器學(xué)習(xí)項目案例開發(fā) 目錄
項目1 機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)環(huán)境搭建
項目知識點(diǎn)
知識點(diǎn)1 人工智能發(fā)展歷史
知識點(diǎn)2 機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)流程
知識點(diǎn)3 機(jī)器學(xué)習(xí)常用開發(fā)工具
工作任務(wù)
任務(wù)1 Anaconda安裝
任務(wù)2 Jupyter Notebook配置不同開發(fā)環(huán)境
任務(wù)3 Hello Machine Learning項目搭建
項目2 使用簡單線性回歸預(yù)測廣告收入
項目知識點(diǎn)
知識點(diǎn)1 簡單線性回歸模型
知識點(diǎn)2 簡單線性回歸模型MSE均方差損失函數(shù)
知識點(diǎn)3 梯度下降函數(shù)
知識點(diǎn)4 模型訓(xùn)練
知識點(diǎn)5 損失曲線
工作任務(wù)
任務(wù)1 讀取廣告數(shù)據(jù)
任務(wù)2 廣告數(shù)據(jù)特征分析
任務(wù)3 生成廣告驗(yàn)證集和測試集
任務(wù)4 廣告數(shù)據(jù)歸一化處理
任務(wù)5 定義廣告預(yù)測模型損失函數(shù)
任務(wù)6 定義廣告預(yù)測模型梯度下降函數(shù)
任務(wù)7 廣告預(yù)測模型訓(xùn)練模型
任務(wù)8 繪制廣告模型損失曲線
任務(wù)9 繪制廣告預(yù)測模型weight和bias的輪廓圖
……
項目知識點(diǎn)
知識點(diǎn)1 人工智能發(fā)展歷史
知識點(diǎn)2 機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)流程
知識點(diǎn)3 機(jī)器學(xué)習(xí)常用開發(fā)工具
工作任務(wù)
任務(wù)1 Anaconda安裝
任務(wù)2 Jupyter Notebook配置不同開發(fā)環(huán)境
任務(wù)3 Hello Machine Learning項目搭建
項目2 使用簡單線性回歸預(yù)測廣告收入
項目知識點(diǎn)
知識點(diǎn)1 簡單線性回歸模型
知識點(diǎn)2 簡單線性回歸模型MSE均方差損失函數(shù)
知識點(diǎn)3 梯度下降函數(shù)
知識點(diǎn)4 模型訓(xùn)練
知識點(diǎn)5 損失曲線
工作任務(wù)
任務(wù)1 讀取廣告數(shù)據(jù)
任務(wù)2 廣告數(shù)據(jù)特征分析
任務(wù)3 生成廣告驗(yàn)證集和測試集
任務(wù)4 廣告數(shù)據(jù)歸一化處理
任務(wù)5 定義廣告預(yù)測模型損失函數(shù)
任務(wù)6 定義廣告預(yù)測模型梯度下降函數(shù)
任務(wù)7 廣告預(yù)測模型訓(xùn)練模型
任務(wù)8 繪制廣告模型損失曲線
任務(wù)9 繪制廣告預(yù)測模型weight和bias的輪廓圖
……
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機(jī)器學(xué)習(xí)項目案例開發(fā) 作者簡介
張明：成都職業(yè)技術(shù)學(xué)院軟件分院副教授，Nvidia人工智能校園大使講師資格認(rèn)證、Google高職教育專家組成員、國家級職業(yè)教師教學(xué)創(chuàng)新團(tuán)隊骨干成員。
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