*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:202404*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:機器學習演算法與案例實戰 ISBN:9787030771476 出版社:科學 著編譯者:曲宗峰 頁數:217 所在地:中國大陸 *此為代購商品 書號:1642228 可大量預訂,請先連絡。 內容簡介 本書分為基礎篇和實踐篇,以人工智慧與機器學習、機器學習的數學基礎、傳統機器學習演算法和深度學習演算法為理論基礎,以文字識別、泰坦尼克號沉船倖存者預測、文本分類、視覺抄表系統和家電語音交互測試系統五個實際案例為實踐對象,採用理論與實踐相結合的方法介紹機器學習演算法。其中,實踐篇的案例實戰部分以總體設計、運行環境、模塊實現和測試結果方式進行內容組織。 本書語言簡潔,深入淺出,通俗易懂,可作為高等院校人工智慧、智能科學與技術、數據科學與大數據技術等專業本科生的學習教材,也可作為人工智慧愛好者的參考用書,還可作為從事智能應用創新開發專業人員的技術參考書。作者簡介 曲宗峰 教授級高級工程師,天津大學電子信息專業博士(在讀)。現任中國家用電器研究院副院長,國家智能家居質量檢驗檢測中心主任,全國家用電器標準化技術委員會清潔器具分技術委員會(SAC/TC46/SC2)主任委員,全國能源基礎與管理標準化技術委員會節能檢測分技術委員會(SAC/TC20/SC9)副主任委員,全國家用電器標準化技術委員會(SAC/TC46)委員,中國標準化協會電器電子分會會長等。曾獲得中國輕工業聯合會科技進步獎等省部級獎21項,其中一等獎9項;牽頭省部級課題10餘項,在核心期刊發表論文20餘篇。目錄 基礎篇第1章 人工智慧與機器學習 1 1 人工智慧發展歷史 1 2 機器學習概述 1 3 深度學習概述 1 4 人工智慧發展前景 第2章 機器學習的數學基礎 2 1 線性代數 2 1 1 向量與操作 2 1 2 逆矩陣 2 1 3 范數 2 1 4 特徵分解 2 1 5 奇異值分解 2 1 6 Moore-Penrose偽逆 2 1 7 跡運算 2 2 概率 2 2 1 概率概念 2 2 2 概率特徵 2 3 資訊理論 2 4 數值計算 第3章 傳統機器學習演算法 3 1 機器學習的任務 3 2 性能度量 3 2 1 基本方法 3 2 2 擴展方法 3 3 線性回歸 3 4 邏輯回歸 3 5 人工神經網路 3 6 決策樹 3 6 1 生成決策樹的演算法 3 6 2 決策樹的剪枝演算法 3 6 3 CART模型 3 6 4 CART剪枝 3 7 貝葉斯分類 3 7 1 貝葉斯決策論與極大似然估計 3 7 2 貝葉斯分類器 3 7 3 貝葉斯網 3 8 支持向量機 3 8 1 線性可分支持向量機 3 8 2 線性支持向量機 3 8 3 非線性支持向量機 3 8 4 支持向量機在實際應用中的優缺點 3 9 集成學習 3 9 1 Boosting演算法 3 9 2 Bagging演算法 3 9 3 隨機森林演算法 3 10 構建機器學習演算法 第4章 深度學習演算法 4 1 深度學習的挑戰 4 2 機器學習的應用 4 2 1 大規模深度學習 4 2 2 計算機視覺 4 2 3 語音識別 4 2 4 自然語言處理 4 2 5 其他應用 4 3 深度前饋網路 4 3 1 基本概念 4 3 2 發展歷史 4 3 3 異或函數學習實例 4 3 4 基於梯度的學習 4 3 5 隱藏單元 4 3 6 架構設計 4 4 實踐方法 4 4 1 性能度量 4 4 2 默認的基準模型 4 4 3 決定是否收集更多數據 4 4 4 選擇超參數 4 4 5 調試策略 實踐篇 第5章 文字識別案例 5 1 總體設計 5 2 運行環境 5 3 模塊實現 5 3 1 常量定義 5 3 2 圖片數據生成 5 3 3 標籤向量化(稀疏矩陣) 5 3 4 讀取數據 5 3 5 構建網路 5 3 6 能力封裝 5 4 測試結果 第6章 泰坦尼克號沉船倖存者預測案例 6 1 總體設計 6 2 運行環境 6 3 模塊實現 6 3 1 數據準備 6 3 2 數據預處理 6 3 3 變數轉換 6 3 4 特徵工程 6 3 5 模型訓練 6 4 測試結果 6 4 1 繪製學習曲線 6 4 2 訓練準確率 第7章 文本分類案例 7 1 總體設計 7 2 運行環境 7 3 模塊實現 7 3 1 數據準備 7 3 2 數據預處理 7 3 3 詞雲分析 7 4 測試結果 7 4 1 採用神經網路實現語料預測 7 4 2 採用貝葉斯和神經網路實現語料預測 第8章 視覺抄表系統案例 8 1 總體設計 8 1 1 硬體設計 8 1 2 軟體設計 8 2 運行環境 8 3 模塊實現 8 3 1 圖像採集 8 3 2 數據集構建 8 3 3 模型訓練 8 3 4 結果判定 8 4 測試結果 第9章 家電語音交互測試系統案例 9 1 總體設計 9 1 1 硬體設計 9 1 2 軟體設計 9 2 運行環境 9 2 1 硬體環境 9 2 2 軟體環境 9 3 模塊實現 9 3 1 語音識別 9 3 2 圖像識別 9 4 測試結果 參考文獻 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。 |