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機器學習漫畫小抄
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機器學習漫畫小抄 版權信息
- ISBN：9787115649997
- 條形碼：9787115649997 ; 978-7-115-64999-7
- 裝幀：平裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：
機器學習漫畫小抄 本書特色
閱讀本書的理由1：106張漫畫小抄，快速搞懂機器學習基礎知識，秒懂復雜概念！
（1）知識體系清晰全面，輕松掌握各類機器學習概念。從簡單的決策樹到復雜的神經網絡，從預處理訓練集和測試集到各種模型評估指標，每一個概念都以全彩漫畫解釋！
（2）內容豐富，決策樹、隨機梯度下降、超參數、k-NN算法，超多概念，應有盡有！
（3）漫畫小抄圍繞各類數據科學或機器學習問題，涉及諸如過擬合、欠擬合、預處理、深度學習、神經網絡等主題。
（4）使用卡片形式進行碎片化學習，以獨特的視角和風趣幽默的畫風，將復雜的機器學習概念以輕松幽默的方式呈現，能夠做到隨時隨地學概念！
閱讀本書的理由:2：內容有料又有趣，畫風可愛，幽默風趣，學習ML不再枯燥！
（1）用*簡單的方式，把高深莫測的機器學習概念變得通俗易懂。畫風清新可愛，色彩搭配讓人心情愉悅，每次翻閱都是一種享受！
（2）畫風輕松，幫助初學者快速入門，快速搞懂機器學習幾乎所有基礎知識點，也能讓有經驗的研究者能夠以一種全新的方式回顧和鞏固知識。
（3）將深奧的機器學習概念變成了一串串輕松愉快的漫畫故事，畫風超級可愛，色彩搭配讓人看了心情瞬間好到飛起，是視覺和心情的雙重享受！
閱讀本書的理由3：零基礎學習受眾面廣，從零開始，一看就懂！
（1）以詼諧幽默的方式解釋了復雜的機器學習概念，超級適合機器學習小白，通俗易懂！
（2）漫畫風格簡潔明快，色彩鮮明，同時不失幽默感，即便是機器學習初學者也能輕松理解其中的深奧知識。
（3）圖文并茂，讓你在輕松愉快的氛圍中，秒懂復雜概念！
（4）每張卡片都是一個知識點，哪個概念不清楚就翻出來看一看，這樣治愈的配色看多久都不會感覺累，非常方便初學者學習！
機器學習漫畫小抄 內容簡介
本套漫畫小抄準確解釋了機器學習領域的106個重要概念，覆蓋從隨機森林到神經網絡的各種算法。每張漫畫小抄介紹一個重要概念，通過簡明扼要的語言、易懂易記的插圖、簡潔明晰的排版布局，生動地呈現了每一個概念的思想內核，能幫助讀者快速高效地理解與記憶。 本套漫畫小抄適合所有機器學習的愛好者閱讀，尤其是那些希望進一步了解機器學習概念的讀者，包括高等院校計算機相關專業的大學生、研究生，計算機應用相關領域的研發人員與算法工程師等。
機器學習漫畫小抄 目錄
單位歸一化1
Tomek鏈接2
上采樣3
數據增強4
下采樣5
*小-*大縮放6
獨熱編碼7
插補法8
基于k-NN的插補法9
學習曲線10
假陽性率11
閔可夫斯基距離12
學習率13
布里爾分數14
分類15
假陰性率16
訓練誤差率17
曲線下面積18
F1分數19
模型復雜度對偏差和方差的影響20
沒有免費午餐定理21
預處理訓練集和測試集22
深度雙重下降23
主成分分析24
超參數VS參數25
損失函數的*小值26
模型一致性27
模型復雜度28
特征重要性29
機器學習中的“學習”意味著什么？30
泛化31
訓練集，驗證集和測試集32
過擬合與欠擬合33
袋外誤差34
決策樹35
決策樹回歸36
隨機森林37
隨機森林中的基尼系數38
特征縮放對梯度下降的影響39
正則化40
C，正則化強度的倒數41
早停法42
彈性網絡43
Dropout44
權重衰減45
HingeLoss46
均方誤差47
Kullback-Leibler散度損失48
二元交叉熵損失49
分類交叉熵損失50
損失函數51
Boosting52
弱學習器53
AdaBoost54
bagging算法55
集成方法56
神經網絡參數隨機初始化57
深度網絡的目的58
指數線性單元59
神經元60
隱藏層61
LeakyReLU62
NoisyReLU63
梯度裁剪64
反向傳播65
Epoch66
梯度懸崖67
常見的輸出層激活函數68
梯度下降法69
線性激活函數70
小批量71
梯度爆炸72
Sigmoid激活函數73
Tanh激活函數74
深度學習的動機75
修正線性單元76
DBSCAN77
k-NN算法78
K均值聚類79
k-NN鄰域大小80
線性判別分析81
核主成分分析82
均值漂移聚類83
偏差-方差權衡84
偏差85
偏差直覺86
貝葉斯誤差87
大O表示法88
混淆矩陣89
動量隨機梯度下降90
隨機梯度下降91
RMSprop優化器92
特征選擇策略93
準確率94
分類特征95
L1范數96
L2范數97
維度災難98
特征矩陣99
自助采樣法100
MNIST數據集101
詞袋102
K折交叉驗證103
超參數調優104
網格搜索105
錯誤類型106
展開全部
機器學習漫畫小抄 作者簡介
[美]克里斯·阿爾本（Chris Albon）
Chris Albon博士是維基媒體基金會機器學習主管，曾經創立了一家數據可視化公司，也是一位在數據科學領域享有盛譽的專家，他不僅在學術界有著豐富的研究經驗，更是一位樂于分享知識的教育者。Chris Albon在O'Reilly公司出版的《Machine Learning With Python Cookbook》被譽為數據工程師的參考書，亞馬遜4.6星，中文版《Python機器學習手冊》開卷監控銷售1萬冊。
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