机器学习从入门到精通/高等学校人工智能教育丛书
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作者陈怡然,廖宁,杨倩,谢东亮,王艳... 著
出版社西安电子科技大学出版社
ISBN9787560656397
出版时间2020-08
装帧平装
开本16开
定价45元
货号30970727
上书时间2024-12-30
商品详情
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作者简介
陈怡然，女，，于重庆，目前在担任人工智能方向专业教师，同时在重庆攻读博士。具有多年的企业实践开发经验和学校理论教学经验。主持了多项人工智能相关的纵向研究课题，参与管理了多个关于人工智能方面的实践开发项目，发表了多篇高质量的人工智能相关。
目录
第一篇 铸刀
第1章 初识机器学习
本章导读
知识要点
1.1 什么是机器学习
1.2 机器学习的工作流程
1.2.1 准备数据集
1.2.2 进行模型训练
1.2.3 模型评估
1.3 假设空间和归纳偏好
1.3.1 假设空间
1.3.2 归纳偏好
1.4 发展历程
1.4.1 决策树的命运变迁
1.4.2 神经网络的众多名称和命运变迁
1.5 应用现状
新手问答
本章小结
第2章 机器学习之刃TensorFlow
本章导读
知识要点
2.1 认识TensorFlow
2.2 TensorFlow的安装与工作原理
2.2.1 TensorFlow安装图解
2.2.2 TensorFlow的工作原理
2.2.3 什么是计算图
2.2.4 什么是会话
2.2.5 什么是张量
2.3 常量、变量和占位符
2.3.1 基本概念
2.3.2 基本运算
2.4 操作矩阵
2.4.1 矩阵的创建
2.4.2 矩阵的运算
2.4.3 矩阵的分解和特征值
2.5 使用激活函数
2.5.1 什么是激活函数
2.5.2 Sigmoid函数
2.5.3 Tanh函数
2.5.4 Relu函数
2.5.5 Softplus函数
2.6 读取数据源
2.6.1 通过Excel表导入数据集
2.6.2 通过CSV文件导入数据集
2.6.3 通过库中自带的数据集导入数据集
2.6.4 导入图片数据集
2.6.5 将数据集通过URL自动进行下载
新手问答
牛刀小试
本章小结
内容摘要
随着人工智能时代的到来，它对机器学习发展的影响日益剧增。从基于符号主义的机器学习发展到基于数据统计的机器学习，反映了机器学习从纯粹的理论研究和模型研究发展到以解决现实生活中实际问题为目的的应用研究，这是科学研究的一种进步。目前市面上有机器学习的纯理论书籍，也有具体操作实践的书籍，然而理论与实践相结合的书籍却少之又少。本书从理论入门到实际操练，全面而详细地介绍了机器学习的各个分支以及其实现，实现了机器学习从理论到实践的完美结合。
本书共分三篇，分别为铸刀篇、招式篇和实战篇。其中，铸刀篇主要介绍机器学习的基础知识及前期准备工作，为后面的学习打下良好的基础；招式篇以基础应用为支撑，主要介绍相关机器学习的主要应用招式；实战篇通过房价预测与人脸识别两个实际案例，覆盖了典型的回归与分类、结构化数据与非结构化数据的机器学习，进行机器学习的再次升华。此外，附录中简要
介绍了TensorFlow框架的主要函数，便于读者随时查找。
本书可作为高校机器学习、数据挖掘及相关课程的教材或教学参考书，也
可作为人工智能、大数据领域从业者的自学参考书。
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