細說機器學習-從理論到實踐 淩峰 9787302628767 【台灣高等教育出版社】

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書名：細說機器學習-從理論到實踐
ISBN：9787302628767
出版社：清華大學
著編譯者：淩峰
頁數：467
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1534418
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內容簡介

本書從數學知識入手，詳盡細緻地闡述機器學習各方面的理論知識、常用演算法與流行框架，並以大量代碼示例進行實踐。本書內容分為三篇：第一篇為基礎知識，包括機器學習概述、開發環境和常用模塊、特徵工程、模型評估、降維方法等內容。本篇詳細而友好地介紹機器學習的核心概念與原理，並結合大量示例幫助讀者輕鬆入門。第二篇為演算法應用，涵蓋機器學習最重要與高頻使用的模型，包括K-Means聚類、K最近鄰、回歸、決策樹、樸素貝葉斯、支持向量機、神經網絡等內容。本篇不僅詳細講解各個演算法的原理，還提供大量註釋詳盡的代碼示例，使這些演算法變得直觀易懂。第三篇為拓展應用，包括集成學習、深度學習框架TensorFlow與PyTorch入門、卷積網路、激活函數以及模型微調與項目實戰。本篇內容更加前沿與高級，帶領讀者跨過機器學習的門檻，進行真實項目的實踐與部署。 本書內容豐富、系統且實用，大量相關代碼示例貼近實戰，能夠為讀者學習機器學習打下紮實的基礎，並真正掌握運用這些知識與演算法解決實際問題的技能。適合機器學習入門者、大學生、人工智能從業者，以及各行業技術人員和科研人員使用，也可作為培訓機構和大專院校人工智能課程的教學用書。

作者簡介

凌峰，畢業於中國科學院大學，博士，高級職稱，從事機器學習、人工智能、圖像處理、計算視覺的研究與開發工作多年，擁有豐富的機器學習演算法實現經驗。

目錄

第1篇 基礎知識
第1章 機器學習概述
1 1 機器學習的定義與發展歷史
1 1 1 什麼是機器學習
1 1 2 發展歷史
1 2 應用領域
1 3 應用前景
1 4 小結
第2章 基礎知識
2 1 概念與術語
2 1 1 統計學的基本概念
2 1 2 擬合、過擬合和欠擬合
2 2 高等數學基礎
2 3 線性代數基礎
2 3 1 基本概念和符號
2 3 2 矩陣柔法
2 3 3 矩陣運算和性質
2 3 4 矩陣微積分
2 4 概率論基礎
2 4 1 基本概念和符號
2 4 2 隨機變數
2 4 3 兩個隨機變數
2 4 4 多個隨機變數
2 5 小結
第3章 開發環境和常用模塊
3 1 環境需求
3 2 NumPy
3 2 1 NumPy的安裝與查看
3 2 2 NumPy對象
3 2 3 數組
3 2 4 數學計算
3 3 Pandas
3 3 1 Pandas Series入門
3 3 2 DataFrame結構
3 4 Matplotlib
3 4 1 安裝與簡介
3 4 2 圖形對象
3 4 3 繪製圖形
3 5 Scikit-Learn
3 6 深度學習框架簡介
3 7 小結
第4章 特徵工程
4 1 特徵工程概述
4 2 數據清洗
4 3 特徵選擇和提取
4 3 1 特徵選擇
4 3 2 特徵提取

第2篇 演算法應用
第3篇 拓展應用
參考文獻
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