用ChatGPT轻松玩转机器学习与深度学习9787301342640
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作者段小手
出版社北京大学
ISBN9787301342640
出版时间2023-09
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定价89元
货号31813248
上书时间2024-11-05
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作者简介
段小手，曾供职于百度、敦煌网、慧聪网、方正集团等知名IT企业。有多年的科技项目管理及开发经验。负责的项目曾获得“国家发改委电子商务示范项目”“中关村现代服务业试点项目”“北京市信息化基础设施提升专项”“北京市外贸公共服务平台”等多项政策支持。著有《深入浅出Python机器学习》《深入浅出Python量化交易实战》等著作，在与云南省公安厅合作期间，使用机器学习算法有效将某类案件发案率大幅降低。
目录
第1章 让ChatGPT告诉我们什么是机器学习
1.1 问问ChatGPT什么是机器学习
1.2 问问ChatGPT机器学习有什么用
1.3 机器学习有什么应用案例
1.4 机器学习系统有哪些类型
1.5 机器学习面临哪些挑战
1.6 机器学习模型该如何测试和验证
1.7 习题15
第2章 让ChatGPT告诉我们机器学习的基本流程
2.1 让ChatGPT帮我们找数据
2.2 让ChatGPT帮我们安装Anaconda
2.3 让ChatGPT教我们进行探索性数据分析
2.4 试试训练一下模型
2.5 习题
第3章 让ChatGPT带我们玩转线性模型
3.1 让ChatGPT告诉我们什么是线性模型
3.2 线性模型也可以用于分类
3.3 什么是正则化
3.4 习题60
第4章 让ChatGPT带我们玩转支持向量机
4.1 让ChatGPT解释非线性问题的基本概念
4.2 支持向量机的核函数
4.3 支持向量机用于回归任务
4.4 支持向量机的超参数
4.5 习题
第5章 让ChatGPT带我们玩转决策树
5.1 让ChatGPT介绍一下决策树算法
5.2 决策树算法基础知识
5.3 决策树算法的实现
5.4 决策树算法的不足与改进
5.5 习题
第6章 让ChatGPT带我们玩转集成学习
6.1 让ChatGPT介绍一下集成学习算法
6.2 基本的集成学习算法
6.3 高级的集成学习算法
6.4 习题
第7章 让ChatGPT带我们玩转模型优化
7.1 让ChatGPT介绍模型优化的基本概念
7.2 让ChatGPT介绍损失函数
7.3 让ChatGPT介绍学习率
7.4 让ChatGPT介绍模型的超参数
7.5 习题
第8章 让ChatGPT带我们玩转数据降维
8.1 让ChatGPT介绍数据降维的基本概念
8.2 让ChatGPT带我们玩转PCA
8.3 让ChatGPT带我们玩转ICA
8.4 让ChatGPT带我们玩转t-SNE
8.5 习题
第9章 让ChatGPT带我们玩转聚类算法
9.1 让ChatGPT介绍聚类算法的基本概念
9.2 让ChatGPT带我们玩转K-Means
9.3 让ChatGPT带我们玩转层次聚类
9.4 让ChatGPT带我们玩转密度聚类
9.5 习题
第10章 让ChatGPT带我们玩转神经网络
10.1 让ChatGPT介绍神经网络的基本概念
10.2 神经网络的结构
10.3 神经网络中的传播算法
10.4 神经网络的局限性和未来发展
10.5 习题
第11章 让ChatGPT带我们玩转Keras
11.1 让ChatGPT介绍一下Keras
11.2 用Keras搭建简单的神经网络
11.3 模型的训练参数
11.4 神经网络的超参数
11.5 习题
第12章 让ChatGPT带我们玩转图像分类
12.1 让ChatGPT介绍一下计算机视觉
12.2 让ChatGPT介绍卷积神经网络
12.3 图像分类任务实战
12.4 习题
第13章 让ChatGPT带我们玩转自然语言处理
13.1 让ChatGPT介绍一下自然语言处理
13.2 让ChatGPT带我们认识RNN与LSTM
13.3 让ChatGPT带我们认识文本表示
13.4 来个项目实战吧
13.5 习题
第14章 让ChatGPT带我们玩转迁移学习
14.1 让ChatGPT介绍一下迁移学习
14.2 让ChatGPT介绍迁移学习的实现
14.3 让ChatGPT介绍Transformer架构
14.4 实战迁移学习
14.5 习题
附录 ChatGPT使用指南
内容摘要
随着机器学习和深度学习技术的不断发展和进步，它们的复杂性也在不断增强。对于初学者来说，学习这两个领域可能会遇到许多难题和挑战，如理论知识的缺乏、数据处理的困难、算法选择的不确定性等。此时，ChatGPT可以提供强有力的帮助。利用ChatGPT，读者可以更轻松地理解机器学习和深度学习的概念和技术，并解决学习过程中遇到的各种问题和疑惑。此外，ChatGPT还可以为读者提供更多的实用经验和技巧，帮助他们更好地掌握机器学习和深度学习的基本原理和方法。本书主要内容包括探索性数据分析、有监督学习（线性回归、SVM、决策树等）、无监督学习（降维、聚类等），以及深度学习的基础原理和应用等。
本书旨在为广大读者提供一个系统全面、易于理解的机器学习和深度学习入门教程。不需要过多的数学背景，只需掌握基本的编程知识即可轻松上手。
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