机器学习实践
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作者李轩涯,计湘婷,曹焯然 编
出版社清华大学出版社
ISBN9787302597476
出版时间2022-01
装帧平装
开本16开
定价59元
货号1202589710
上书时间2024-10-31
商品详情
- 品相描述:全新
- 商品描述
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目录
第1章 Python基础实践
实践一:海量文件遍历
实践二:简单计算器实现
实践三:图像直方图统计
实践四:文本词频分析
第2章 数据爬取与分析
实践五:明星图片爬取
实践六:股票行情爬取与分析
实践七:科比职业生涯数据爬取与分析
第3章 机器学习基础实践
实践八:基于线性回归实现房价预测
实践九:基于逻辑回归模型实现手写数字识别
实践十:基于朴素贝叶斯实现文本分类
实践十一:基于支持向量机实现鸢尾花分类
实践十二:基于K-means实现鸢尾花聚类
第4章 神经网络基础实验
实践十三:基于全连接神经网络实现房价预测
实践十四:基于全连接神经网络实现宝石分类
实践十五:基于高层API实现宝石分类
第5章 计算机视觉基础实验
实践十六:图像数据预处理实践
实践十七:基于卷积神经网络实现美食分类
实践十八:基于VGG-16实现中草药分类
实践十九:基于ResNet-50实现CIFAR10数据集分类
第6章 自然语言处理基础实验
实践二十:文本数据处理实践
实践二十一:基于CBOW实现Word2Vec
实践二十二:基于Skip-gram实现Word2Vec
实践二十三:基于循环神经网络实现情感分类
实践二十四:基于LSTM实现谣言检测
实践二十五:基于GRU实现情感分类
第7章 深度学习前沿应用
实践二十六:目标检测
实践二十七:图像风格迁移
实践二十八:图像分类Fine-Tuning
实践二十九:文本审核
实践三十:文本生成
实践三十一:文本分类Fine-Tuning
参考文献
内容摘要
本书围绕数据、算法、模型三要素,研究选取不同算法从历史数据中获取经验,并归纳出模型进行预测与优化的系列理论与技术,是涉及计算机科学、概率统计、决策论等多个学科的交叉领域。本书应用开源深度学习框架PaddlePaddle,从按照问题定义、数据收集、特征工程、模型训练、模型评估、模型应用的步骤,循序渐进、深入浅出地剖析机器学习中极具代表性的实践,理论翔实,代码精细,是一本实用性极强的入门实践教材。
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