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发表于2024-11-20
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图书介绍
店铺: 旷氏文豪图书专营店
出版社: 电子工业出版社
ISBN:9787121321603
商品编码:14267708725
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图书描述
YL8549 9787121321603 9787115461476 9787121318726
机器学习之路——Caffe、Keras、scikit-learn实战
机器学习需要一条脱离过高理论门槛的入门之路。
本书《机器学习篇》从小红帽采蘑菇的故事开篇,介绍了基础的机器学习分类模型的训练(第1章)。如何评估、调试模型?如何合理地发掘事物的特征?如何利用几个模型共同发挥作用?后续章节一步一步讲述了如何优化模型,更好地完成分类预测任务(第2章),并且初步尝试将这些技术运用到金融股票交易中(第3章)。
自然界*好的非线性模型莫过于人类的大脑。《深度学习篇》从介绍并对比一些常见的深度学习框架开始(第4章),讲解了DNN模型的直观原理,尝试给出一些简单的生物学解释,完成简单的图片识别任务(第5章)。后续章节在此基础上,完成更为复杂的图片识别CNN模型(第6章)。接着,本书展示了使用Caffe完成一个完整的图片识别项目,从准备数据集,到完成识别任务(第7章)。后面简单描述了RNN模型(第8章),接着展示了一个将深度学习技术落地到图片处理领域的项目(第9章)。
1篇 机器学习篇第1 章 初识机器学习 .................................................................................... 21.1 机器学习——赋予机器“学习”的灵魂 ..................................................................... 21.1.1 小红帽识别毒蘑菇 ................................................................................................................... 21.1.2 三种机器学习问题 ................................................................................................................... 61.1.3 常用符号 .................................................................................................................................. 61.1.4 回顾 .......................................................................................................................................... 71.2 KNN——相似的邻居请投票 ........................................................................................ 71.2.1 模型原理 .................................................................................................................................. 71.2.2 鸢尾花卉数据集(IRIS) ....................................................................................................... 91.2.3 训练模型 .................................................................................................................................. 91.2.4 评估模型 ................................................................................................................................ 121.2.5 关于KNN ............................................................................................................................... 141.2.6 运用KNN 模型 ..........
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