數據分析及實現 楊旻 李丹 李燕燕 9787560776651 【台灣高等教育出版社】

目錄 第1章 數據分析概述
1 1 數據分析的背景
1 2 數據的類型
1 3 數據集的使用
參考文獻
第2章 數據可視化
2 1 數據可視化簡介
2 2 數據可視化網路工具
2 3 數據可視化案例
參考文獻
第3章 數據分析與優化
3 1 模型與優化目標
3 2 梯度下降演算法
3 3 過擬合與欠擬合
參考文獻
第4章 特徵工程
4 1 數據預處理
4 2 特徵選擇
4 3 特徵降維
參考文獻
第5章 無監督學習
5 1 推薦系統
5 2 K均值聚類
5 3 譜聚類
5 4 EM演算法
5 5 變分自編碼
參考文獻
第6章 監督學習
6 1 樸素貝葉斯分類
6 2 感知器
6 3 支持向量機
6 4 深度學習分類
參考文獻
第7章 深度學習的魯棒性
7 1 神經網路的脆弱性
7 2 攻擊擾動的構造
7 3 對抗訓練防禦
7 4 基於分類器改進的防禦方法
7 5 總結
參考文獻
附錄A 開發框架的安裝與使用
A 1 PyTorch CPU版本的安裝
A 2 PyTorch GPU版本的優勢及安裝
A 3 開發界面
參考文獻
附錄B 神經網路
B 1 全連接網路與反向傳播演算法
B 2 卷積神經網路
B 3 循環神經網路
參考文獻

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