Python迁移学习
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作者(印)迪潘简·撒卡尔,(印)拉格哈夫·巴利,(印)塔莫格纳·戈什
出版社人民邮电出版社
ISBN9787115543561
出版时间2020-10
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数376页
字数456千字
定价89元
货号SC:9787115543561
上书时间2024-10-26
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商品详情
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作者简介:
主编推荐:
1. 快速掌握知识点
本书能带你厘清机器学习和深度学习的关键基本概念，对重要的深度学习架构进行描述，卷积神经网络、深度神经网络、递归神经网络、长短时记忆神经网络以及胶囊网络都有所涉及。
2. 用实操夯实迁移学习理论
通过阅读本书，读者能够深刻理解迁移学习的相关概念，并结合相关的编程案例掌握模型冻结、模型调优、预训练模型（包括VGG模型、Inception模型和ResNet模型）等。
3. 掌握实用技能
本书集中讨论了大量现实世界中不同领域的案例和问题，例如计算机视觉、音频分析以及自然语言处理。
内容简介:
迁移学习是机器学习技术的一种，它可以从一系列机器学习问题的训练中获得知识，并将这些知识用于训练其他相似类型的问题。本书分为3个部分：第1部分是深度学习基础，介绍了机器学习的基础知识、深度学习的基础知识和深度学习的架构；第2部分是迁移学习精要，介绍了迁移学习的基础知识和迁移学习的威力；第3部分是迁移学习案例研究，介绍了图像识别和分类、文本文档分类、音频事件识别和分类、DeepDream算法、风格迁移、自动图像扫描生成器、图像着色等内容。本书适合数据科学家、机器学习工程师和数据分析师阅读，也适合对机器学习和迁移学习感兴趣的读者阅读。在阅读本书之前，希望读者对机器学习和Python编程有基本的掌握。
目录:
第1部分深度学习基础
第1章机器学习基础2
1.1什么是机器学习3
1.1.1机器学习的正式定义4
1.1.2浅层学习和深度学习4
1.2机器学习算法5
1.2.1监督学习6
1.2.2无监督学习9
1.3CRISP-DM11
1.3.1业务理解12
1.3.2数据理解12
1.3.3数据准备13
1.3.4建模13
1.3.5评估13
1.3.6部署14
1.4标准机器学习工作流14
1.4.1数据检索15
1.4.2数据准备15
1.4.3建模16
1.4.4模型评估和调优17
1.4.5部署和监控21
1.5探索性数据分析22
1.6特征提取和特征工程29
1.7特征选择33
1.8总结34
第2章深度学习精要35
2.1什么是深度学习35
2.2深度学习框架37
2.3创建一个支持GPU的云端深度学习环境40
2.3.1选择一个云供应商41
2.3.2设置虚拟服务器41
2.3.3配置虚拟服务器45
2.3.4安装和升级深度学习依赖项47
2.3.5访问深度学习云环境52
2.3.6在深度学习环境中验证启用GPU53
2.4创建一个支持GPU的、健壮的内部深度学习环境55
2.5神经网络基础55
2.5.1一个简单的线性神经元55
2.5.2基于梯度的很优化问题56
2.5.3雅可比矩阵和海森矩阵60
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