數據挖掘競賽實戰-方法與案例 許可樂 9787302658467 【台灣高等教育出版社】
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物品所在地：中國大陸
原出版社：清華大學
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| *完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為正確資訊。 印行年月：202405*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況，謝謝。 台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。 書名：數據挖掘競賽實戰-方法與案例 ISBN：9787302658467 出版社：清華大學 著編譯者：許可樂 頁數：217 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1638168 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 本書圍繞數據挖掘競賽，講解了各種類型數據挖掘競賽的解題思路、方法和技巧，並輔以對應的實戰案例。全書共11章。第1章介紹數據挖掘競賽的背景、意義和現狀。從第2章開始，介紹了各種不同類型的數據挖掘競賽包括結構化數據、自然語言處理、計算機視覺（圖像）、計算機視覺（視頻）、強化學習。每種類型的數據挖掘競賽包含理論篇和實戰篇：理論篇介紹通用的解題流程和關鍵技術；實戰篇選取比較有代表性的賽題，對賽題的優秀方案進行深入分析，並提供方案對應的實現代碼。 本書適合數據挖掘競賽愛好者、人工智慧相關專業在校大學生、人工智慧方向從業人員及對人工智慧感興趣的讀者閱讀。目錄 第1章 數據挖掘競賽介紹1 1 數據挖掘競賽的發展 1 2 數據挖掘競賽的意義 1 3 競賽平台介紹 1 4 各種競賽的特點 1 5 競賽常用工具 第2章 結構化數據：理論篇 2 1 探索性數據分析 2 2 數據預處理 2 2 1 缺失值 2 2 2 異常值 2 2 3 內存優化 2 3 特徵構造 2 3 1 時間特徵 2 3 2 單變數特徵 2 3 3 組合特徵 2 3 4 降維/聚類特徵 2 3 5 目標值相關特徵 2 3 6 拼表特徵 2 3 7 時序特徵 2 4 特徵篩選 2 4 1 冗餘特徵過濾 2 4 2 無效/低效特徵過濾 2 4 3 過擬合特徵過濾 2 5 模型 2 5 1 結構化數據常用模型 2 5 2 模型超參數優化 2 5 3 線下驗證 2 6 集成學習 2 6 1 投票法 2 6 2 平均法 2 6 3 加權平均法 2 6 4 Stacking 2 6 5 Blending 第3章 結構化數據：實戰篇 3 1 賽題概覽 3 2 數據探索 3 2 1 標籤分佈 3 2 2 缺失值 3 2 3 異常值 3 2 4 相關性 3 3 優秀方案解讀 3 3 1 特徵工程 3 3 2 模型 3 3 3 集成學習 第4章 自然語言處理：理論篇 4 1 探索性數據分析 4 1 1 文本詞數統計 4 1 2 高頻詞統計 4 2 數據預處理 4 3 數據增強 4 3 1 同義詞替換 4 3 2 回譯 4 3 3 文本生成 4 3 4 元偽標籤 4 4 模型 4 4 1 NLP競賽的萬金油—BERT 4 4 2 常用模型backbone及其特點 4 4 3 設計BERT類模型的輸入 4 4 4 設計BERT類模型的neck 4 4 5 設計BERT類模型的輸出 4 5 模型集成 4 6 訓練技巧 4 6 1 動態驗證 4 6 2 分層學習率 4 6 3 對抗訓練 4 6 4 使用特殊詞處理複雜信息 4 6 5 任務內掩碼語言建模 4 6 6 多樣本dropout 4 6 7 模型權重初始化 4 6 8 動態填充 4 6 9 根據文本詞數順序推理 4 6 10 梯度檢查點 4 6 11 拓展模型輸入長度限制 第5章 自然語言處理：實戰篇 5 1 賽題背景 5 2 數據介紹 5 3 評價指標 5 4 冠軍方案 5 4 1 解碼網路 5 4 2 特徵抽取網路 5 4 3 掩碼預訓練 5 4 4 訓練技巧 5 4 5 模型集成 第6章 計算機視覺（圖像）：理論篇 6 1 通用流程 6 1 1 數據預處理 6 1 2 數據增強 6 1 3 預訓練 6 1 4 模型 6 1 5 損失函數 6 1 6 集成學習 6 1 7 通用技巧 6 2 分類任務 6 2 1 任務介紹及常用模型 6 2 2 損失函數 6 2 3 常用技巧 6 3 分割任務 6 3 1 任務介紹及常用模型 6 3 2 損失函數 6 3 3 常用技巧 6 4 檢測任務 6 4 1 任務介紹及常用模型 6 4 2 損失函數 6 4 3 常用技巧 第7章 計算機視覺（圖像）：實戰篇 7 1 競賽介紹 7 2 數據探索 7 2 1 數據基本情況 7 2 2 類型分佈 7 2 3 圖像分佈 7 2 4 標註分佈 7 3 優秀方案解讀 7 3 1 檢測部分 7 3 2 分割部分 7 4 更多方案 第8章 計算機視覺（視頻）：理論篇 8 1 視頻數據與圖像數據的區別 8 2 常用模型 8 3 預訓練數據集 8 4 任務介紹 第9章 計算機視覺（視頻）：實戰篇 9 1 賽題背景 9 2 數據介紹和評價指標 9 3 冠軍方案 第10章 強化學習：理論篇 10 1 智能體設計 10 1 1 觀測輸入設計 10 1 2 收益設計 10 1 3 動作設計 10 2 模型設計 10 3 演算法設計 10 3 1 強化學習演算法 10 3 2 超參數調節 10 3 3 訓練技巧 10 3 4 演算法性能評估 第11章 強化學習：實戰篇 11 1 賽題任務 11 2 環境介紹 11 3 評價指標 11 4 冠軍方案 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號，我們即儘速上架。 |
