机器学习实践

图书标准信息

• 作者 李轩涯；计湘婷；曹焯然
• 出版社 清华大学出版社
• 出版时间 2022-01
• 版次 1
• ISBN 9787302597476
• 定价 59.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 176页
• 字数 305千字

【内容简介】

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多领域交叉学科。本书应用开源深度学习框架PaddlePaddle，从问题定义、数据收集、特征工程、模型训练、模型评估、模型应用方面，层层深入、循序渐进地剖析机器学习中极具代表性的基础实践，理论翔实，代码精细，是一本实用性极强的入门实践教辅材料。

【目录】

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 机器学基础实践

实践八：基于线回归实现房价预测

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res-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实现检测

实践二十五：基于gru实现情感分类

第7章 深度学前沿应用

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

参文献