深度学习训练营
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作者张强编著
出版社人民邮电出版社
ISBN9787115446152
出版时间2020-04
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数356页
字数602千字
定价69元
货号SC:9787115446152
上书时间2024-10-29
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商品详情
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作者简介:
张强，现任特拉字节（北京）科技有限公司执行董事，曾任职奇虎360企业安全集团蓝信团队高级研发工程师、知乎移动端高级研发工程师。具有丰富的人工智能深度学习领域知识，多年前端、iOS移动端、Python后端、数据分析和.Net后端的研发经验，对深度学习、神经网络、App、网站、服务器具有一定的研发工作经验和深度见解，运营公众号“小强AI”。
主编推荐:
以Python为基础的编程语言编写神经网络代码
21个常见的深度学习的现实应用场景
以最流行的TensorFlow和Keras的深度学习框架为基础的编写
没有复杂的公式和方程，不需要推导和求解，直接上手编写代码
熟悉其它编程语言的初级程序员也可以快速上手
借助Linux创始人的一句话来说：Talk is cheap, show me the code
内容简介:
本书基于TensorFlow、Keras和scikit-learn，介绍了21个典型的人工智能应用场景。全书共3篇，分别是预测类项目实战篇、识别类项目实战篇和生成类项目实战篇。其中预测类项目包括房价预测、泰坦尼克号生还预测、共享单车使用情况预测、福彩3D中奖预测、股票走势预测等8个项目；识别类项目包括数字识别、人脸识别、表情识别、人体姿态识别等7个项目；生成类项目包括看图写话、生成电视剧剧本、风格迁移、生成人脸等6个项目。本书代码丰富，注释详尽，适合有一定Python基础的读者，包括计算机相关专业的学生、程序员和人工智能神经网络的技术爱好者。
目录:
第一篇 预测类项目实战
第1章 房价预测
1.1 数据准备
1.1.1 环境准备
1.1.2 预处理数据
1.1.3 数据可视化分析
1.2 基于scikit-learn实现房价预测
1.2.1 衡量R2值
1.2.2 模型性能对比
1.2.3 网格搜索模型
1.2.4 波士顿房价预测
1.2.5 北京房价预测
1.3 基于Keras实现房价预测
1.3.1 数据准备
1.3.2 创建神经网络模型
1.3.3 训练网络模型
1.3.4 可视化模型的结果
1.3.5 评估和预测模型
1.3.6 预测可视化显示
1.4 小结
第2章 泰坦尼克号生还预测
2.1 数据准备
2.1.1 环境准备
2.1.2 预处理数据
2.1.3 缺失值处理
2.1.4 数据清洗与分割
2.2 基于决策树模型预测
2.2.1 训练
2.2.2 预测
2.3 基于逻辑回归模型预测
2.3.1 训练
2.3.2 预测
2.4 基于梯度提升分类器模型预测
2.4.1 训练
2.4.2 预测
2.5 基于神经网络模型预测
2.5.1 训练
2.5.2 预测
2.5.3 绘制曲线图
2.6 基于Keras的神经网络模型预测
2.6.1 训练
2.6.2 预测
2.7 小结
第3章 共享单车使用情况预测
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