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  • 正版 深度学习教科书:从机器学习基础到深度学习 (日)石川聪彦 中
  • 新华书店旗下自营,正版全新
    • 作者: (日)石川聪彦著 | (日)石川聪彦编 | (日)石川聪彦译 | (日)石川聪彦绘
    • 出版社: 中国水利水电出版社
    • 出版时间:2020-09-01
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    • 作者: (日)石川聪彦著| (日)石川聪彦编| (日)石川聪彦译| (日)石川聪彦绘
    • 出版社:中国水利水电出版社
    • 出版时间:2020-09-01
    • 版次:第1版
    • 印次:1
    • 字数:910.0
    • 页数:730
    • 开本:32开
    • ISBN:9787517092780
    • 版权提供:中国水利水电出版社
    • 作者:(日)石川聪彦
    • 著:(日)石川聪彦
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:99.80
    • ISBN:9787517092780
    • 出版社:中国水利水电出版社
    • 开本:32开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2020-09-01
    • 页数:730
    • 外部编号:11025013
    • 版次:第1版
    • 成品尺寸:暂无

    第0章 开发环境的准备
    0.1 Anaconda的安装
    0.1.1 Anaconda的安装步骤
    0.1.2 虚拟环境的创建
    0.1.3 第三方库的安装
    0.1.4 Jupyter Notebook的启动和操作
    第1章 机器学习概论
    1.1 机器学习简介
    1.1.1 为何现在“机器学习”如此热门
    1.1.2 何谓机器学习
    1.2 各类机器学习算法
    1.2.1 理解监督学习
    1.2.2 理解无监督学习
    1.2.3 理解强化学习
    第2章 机器学习的流程
    2.1 机器学习的流程简介
    2.1.1 进行机器学习的整体流程
    2.1.2 数据的学习
    2.2 学习数据的使用方法
    2.2.1 学习数据与测试数据
    2.2.2 留出法的理论与实践
    2.2.3 k折交叉验证的理论
    2.2.4 k折交叉验证的实践
    2.3 过拟合
    2.3.1 何谓过拟合
    2.3.2 立拟合的避免
    2.4 集成学习
    第3章 性能评价指标与PR曲线
    3.1 性能评价指标
    3.1.1 理解混淆矩阵
    3.1.2 编程实现混淆矩阵
    3.1.3 准确率
    3.1.4 F值
    3.1.5 性能评价指标的编程实现
    3.2 PR曲线
    3.2.1 召回率与精确率的关系
    3.2.2 何谓PR曲线
    3.2.3 基于PR曲线的模型评估
    第4章 Python基础入门
    4.1 Python基础
    4.1.1 Hello world
    4.1.2 Python的用途
    4.1.3 注释的输入
    4.1.4 数值与字符串
    4.1.5 运算
    4.2 变量
    4.2.1 变量的定义
    4.2.2 变量的更新
    4.2.3 字符串的连接
    4.3 类型
    4.3.1 类型的种类
    4.3.2 类型的变换
    4.3.3 对类型的理解与确认
    4.4 if语句
    4.4.1 比较运算符
    4.4.2 if语句
    4.4.3 else
    4.4.4 elif
    4.4.5 and、not、or
    第5章 Python的基本语法
    第6章 函数的基础
    第7章 Numpy的基础
    第8章 Pandas的基础
    第9章 Pandas的应用
    第10章 数据可视化的准备
    第11章 matplotlib的使用方法
    第12章 制作各式各样的图表
    第13章 lambda和map等灵活的Python语法
    第14章 基于DataFrame的数据整理
    第15章 OpenCV的运用与图像数据的预处理
    第16章 监督学习(分类)的基础
    第17章 超参数与调校(1)
    第18章 超参数与调校(2)
    第19章 深度学习实践
    第20章 深度学习的参数调校
    第21章 运用CNN进行图像识别的基础
    第22章 运用CNN进行图像识别的运用
    后记
    INDEX

    石川聪彦  1992年生于神奈川县横滨市。在东京大学工学部学校期间创立AIDEMY公司并担任总裁。 2017年开始提供AI商业设计服务,两年内用户突破5万人,成为日本Z大的前沿技术学习服务供应商。随后,创立AI系统咨询公司(Aidemy Business),并担任早稻田大学AI变成实践课讲师,入选“福布斯日本地区30岁以下商业领袖”榜单。著有人工智能领域的畅销书《学习人工智能程序设计必备数学书》。

    人工智能是一种为机器赋予人的智能的技术,机器学习是一种实现人工智能的方法,深度学习是一种实现机器学习的技术。
    本书是日本人工智能学习平台热门课程“通过深度学习创建图像识别编程模型”的官方教科书,是“动手学”和“现场使用”大型系列畅销书中的深度学习教科书,它从机器学习的基础知识开始,以一种易于理解的方式解释Python的基础知识,数据处理方法,监督学习以及深度学习的基础知识和应用程序开发。
    本书以解决问题的方式来引导大家积极思考,同时提供样本文件,读者可根据样本实际操作,在帮助理解问题的基础上,提高动手能力。
    本书正文中每节都有习题,共350多道,包括选择题和编程题,读者可以在检查学习效果的同时推进后续内容的学习。通过阅读本书,读者可以一次从机器学习基础跨越到深度学习的相关知识。
    读者可先通过小示例学习,然后通过习题思考知识点,填写答案,最后在样本文件中输入答案进行验证。

    《用Python编程和实践!深度学习教科书》是一本专门针对有一定编程经验,但没有Python和机器学习相关经验的读者编写的参考书籍,目标是让读者能够独立编写出机器学习相关的应用程序。书中首先介绍了机器学习和Python语言的基础知识,然后对NumPy、Pandas、matplotlib等在Python中使用频率较高的软件库进行讲解;最后对基础的机器学习及深度学习技术进行实践与挑战,并最终使读者达到能够运用深度学习技术之一的CNN来实现图像识别任务项目的技术水平。本书特点是用编程实践的方法学习,特别适合深度学习初学者及参与人工智能(AI)相关开发的程序员、研究人员和理工科学生。

    人工智能是一种为机器赋予人的智能的技术,机器学习是一种实现人工智能的方法,深度学习是一种实现机器学习的技术。

    本书是日本人工智能学习平台热门课程“通过深度学习创建图像识别编程模型”的官方教科书,是“动手学”和“现场使用”大型系列书中的深度学习教科书,它从机器学习的基础知识开始,以一种易于理解的方式解释Python的基础知识,数据处理方法,监督学习以及深度学习的基础知识和应用程序开发。

    本书以解决问题的方式来引导大家积极思考,同时提供样本文件,读者可根据样本实际操作,在帮助理解问题的基础上,提高动手能力。

    本书正文中每节都有习题,共350多道,包括选择题和编程题,读者可以在检查学习效果的同时推进后续内容的学习。通过阅读本书,读者可以一次从机器学习基础跨越到深度学习的相关知识。

    读者可先通过小示例学习,然后通过习题思考知识点,填写答案,在样本文件中输入答案进行验证。


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