机器学习与深度学习：Python版：微课视频版9787302606659
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作者王衡军
出版社清华大学出版社
ISBN9787302606659
出版时间2021-05
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货号11717863
上书时间2024-12-03
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目录
第1章 安装环境与语言、框架概要
1.1 安装环境
1.1.1 几个重要的概念
1.1.2 安装Anaconda
1.1.3 开发环境
1.2 Python语言相关概念
1.2.1 程序设计语言
1.2.2 面向过程与面向对象程序设计方法
1.2.3 平台无关性和解释型语言
1.3 Python 3语法概要
1.3.1 基础语法
1.3.2 数据类型与运算符
1.3.3 函数
1.3.4 类和对象
1.3.5 流程控制
1.3.6 常用扩展库
1.4 Python初步应用示例——迭代法
1.5 TensorFlow 2和MindSpore深度学习框架概要
1.6 习题
第2章 基础知识
2.1 机器学习与深度学习
2.2 机器学习应用流程
2.3 机器学习算法概要
2.3.1 机器学习算法术语
2.3.2 机器学习模型实现算法分类
2.4 本书内容安排
第3章 聚类与降维
3.1 均值聚类算法
3.2 聚类算法基础
3.2.1 聚类任务
3.2.2 聚类算法评价指标
3.3 PCA降维算法
3.4 划分聚类、密度聚类和模型聚类算法
3.5 层次聚类算法
3.6 Mean Shift算法及其在图像分割中的应用示例
3.7 习题
第4章 回归与多层神经网络
4.1 回归任务、评价与线性回归
4.1.1 回归任务
4.1.2 线性回归与回归评价指标
4.2 梯度下降法
4.2.1 基本思想及其在MindSpore和TensorFlow 2框架中的实现
4.2.2 梯度下降法求解线性回归问题
4.2.3 随机梯度下降和批梯度下降
4.3 决策函数回归模型
4.3.1 多项式回归
4.3.2 局部回归
4.4 过拟合及其抑制
4.4.1 欠拟合、过拟合与泛化能力
4.4.2 过拟合的抑制方法
4.5 多层神经网络与回归
4.5.1 全连接层与线性回归及其在MindSpore和TensorFlow 2框架中的实现
4.5.2 全连接层神经网络与非线性回归及其在MindSpore和TensorFlow 2框架中的实现
4.5.3 神经网络中的过拟合及其抑制
4.6 习题
第5章 分类与卷积神经网络
5.1 分类算法基础
5.1.1 分类任务
5.1.2 分类模型的评价指标
5.2 决策树与随机森林
5.2.1 决策树基本思想
5.2.2 决策树建立与应用
5.2.3 随机森林
5.3 朴素贝叶斯分类
5.4 神经网络与分类任务
5.4.1 误差反向传播学习算法
5.4.2 神经网络常用激活函数、损失函数和优化方法
5.4.3 局部收敛与梯度消散
5.5 卷积神经网络
5.5.1 卷积神经网络示例
5.5.2 卷积层
5.5.3 池化层和Flatten层
5.5.4 批标准化层
5.5.5 典型卷积神经网络
5.6 习题
第6章 标注与循环神经网络
6.1 标注任务与序列问题
6.2 隐马尔可夫模型
6.2.1 基本思想
6.2.2 隐马尔可夫模型中文分词应用示例
6.3 条件随机场模型
6.3.1 基本思想
6.3.2 条件随机场中文分词应用示例
6.4 循环神经网络
6.4.1 基本单元
6.4.2 网络结构
6.4.3 长短时记忆网络
6.4.4 双向循环神经网络和深度循环神经网络
6.4.5 循环神经网络中文分词应用示例
6.5 习题
第7章 特征工程与超参数调优及综合实例
7.1 特征工程
7.1.1 数据总体分析
7.1.2 数据可视化
7.1.3 数据预处理
7.1.4 特征选择
7.2 超参数调优
7.3 特征工程、建模与调优综合实例
7.3.1 房价回归
7.3.2 电信用户流失分类
7.4 文本特征
7.4.1 文本特征提取及文本向量化
7.4.2 文本相似度比较示例
7.5 习题
第8章 强化学习
8.1 强化学习基础
……
内容摘要
本书以任务为导向，讨论了机器学习和深度学习的主要问题，包括聚类、回归、分类、标注、降维、特征工程、超参数调优、序列决策（强化学习）和对抗攻击等。书中对上述每个问题，分别从决策函数类模型、概率类模型和神经网络类模型三个角度来讨论具体的实现算法。
本书在内容上兼顾基础知识和应用实践。总体上，以基本理论知识为主线，逐步展开，从概念入手，逐步讨论算法思想，着重考虑知识的关联性，最后落实到机器学习扩展库和深度学习框架的具体应用。具体到每个模型，采用以示例入手、逐渐深入的方式，尽量给出详尽的分析或推导。
本书的特点是主要通过示例来讨论相关模型，适合初学者入门使用。本书示例代码采用Python3程序设计语言编写。传统机器学习算法的应用示例主要以Scikit-Learn机器学习扩展库来实现，隐马尔可夫模型示例用hmmlearn扩展库来实现，条件随机场模型示例用CRF++工具来实现。深度学习算法的示例采用TensorFlow2框架和MindSpore框架来实现。
本书适合计算机、人工智能及相关专业的学生使用，对于相关技术研究人员也有参考价值。
精彩内容
本书以任务为导向，讨论了机器学习和深度学习的主要问题，包括聚类、回归、分类、标注、降维、特征工程、超参数调优、序列决策（强化学习）和对抗攻击等。书中对上述每个问题，分别从决策函数类模型、概率类模型和神经网络类模型三个角度来讨论具体的实现算法。 本书在内容上兼顾基础知识和应用实践。总体上，以基本理论知识为主线，逐步展开，从概念入手，逐步讨论算法思想，着重考虑知识的关联性，最后落实到机器学习扩展库和深度学习框架的具体应用。具体到每个模型，采用以示例入手、逐渐深入的方式，尽量给出详尽的分析或推导。 本书的特点是主要通过示例来讨论相关模型，适合初学者入门使用。本书示例代码采用Python 3程序设计语言编写。传统机器学习算法的应用示例主要以ScikitLearn机器学习扩展库来实现，隐马尔可夫模型示例用hmmlearn扩展库来实现，条件随机场模型示例用CRF++工具来实现。深度学习算法的示例采用TensorFlow 2框架和MindSpore框架来实现。 本书适合计算机、人工智能及相关专业的学生使用，对于相关技术研究人员也有参考价值。
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