返回首页
苏宁会员
购物车 0
易付宝
手机苏宁

服务体验

店铺评分与同行业相比

用户评价:----

物流时效:----

售后服务:----

  • 服务承诺: 正品保障
  • 公司名称:
  • 所 在 地:

  • 正版新书]机器学习开发者指南鲁道夫·邦宁9787115529305
  • 全店均为全新正版书籍,欢迎选购!新疆西藏青海(可包挂刷).港澳台及海外地区bu bao快递
    • 作者: 鲁道夫·邦宁著 | 鲁道夫·邦宁编 | 鲁道夫·邦宁译 | 鲁道夫·邦宁绘
    • 出版社: 人民邮电出版社
    • 出版时间:2020-05-01
    送至
  • 由""直接销售和发货,并提供售后服务
  • 加入购物车 购买电子书
    服务

    看了又看

    商品预定流程:

    查看大图
    /
    ×

    苏宁商家

    商家:
    君凤文轩图书专营店
    联系:
    • 商品

    • 服务

    • 物流

    搜索店内商品

    商品分类

    商品参数
    • 作者: 鲁道夫·邦宁著| 鲁道夫·邦宁编| 鲁道夫·邦宁译| 鲁道夫·邦宁绘
    • 出版社:人民邮电出版社
    • 出版时间:2020-05-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:205000
    • 页数:214
    • 开本:16开
    • ISBN:9787115529305
    • 版权提供:人民邮电出版社
  • 作者: 鲁道夫·邦宁
  • 著: 鲁道夫·邦宁
  • 装帧: 平装
  • 印次: 1
  • 定价: 59
  • ISBN: 9787115529305
  • 出版社: 人民邮电出版社
  • 开本: 16开
  • 印刷时间: 暂无
  • 语种: 中文
  • 出版时间: 2020-05-01
  • 页数: 214
  • 外部编号: 五三B113887
  • 版次: 1
  • 成品尺寸: 暂无
  • 章机器学习和统计科学1
    1.1机器学习的发展2
    1.2编程语言与库6
    1.3基本数学概念11
    1.3.1统计学——不确定性建模的基本支柱11
    1.3.2概率与随机变量14
    1.3.3概率函数的统计度量21
    1.3.4微分基础22
    1.3.5预备知识22
    1.4小结27
    第2章学习过程28
    2.1理解问题28
    2.2数据集定义与检索30
    2.2.1ETL过程30
    2.2.2加载数据与使用Scipy和Pandas进行探索分析31
    2.2.3与IPython交互32
    2.2.4二维数据处理34
    2.3特征工程37
    2.3.1缺失数据估算37
    2.3.2独热编码38
    2.4数据预处理39
    规范化和特征缩放39
    2.5模型定义41
    提出正确的问题41
    2.6损失函数定义42
    2.7模型拟合和评价43
    数据集划分43
    2.8模型应用与结果分析44
    2.8.1回归指标45
    2.8.2分类指标46
    2.8.3聚类质量评估48
    2.9小结50
    第3章聚类51
    3.1分组——一种人类行为51
    3.2自动化聚类过程52
    3.3寻找一个共同的中心——K-means53
    3.3.1K-means的优缺点56
    3.3.2K-means算法分解56
    3.3.3K-means算法实现58
    3.4最近邻(NearestNeighbors)62
    3.5K-NN算法实现示例64
    3.6算法扩展67
    3.7小结68
    第4章线性回归和逻辑回归69
    4.1回归分析69
    回归的应用70
    4.2线性回归71
    4.2.1代价函数的确定72
    4.2.2分析方法74
    4.2.3协方差和相关性75
    4.2.4寻找协方差和相关性的斜率和截距77
    4.2.5梯度下降法79
    4.2.6递归过程表示83
    4.3实践中的数据研究和线性回归86
    4.3.1鸢尾花数据集87
    4.3.2线性回归与梯度下降93
    4.4逻辑回归103
    4.4.1线性回归和逻辑回归103
    4.4.2logit函数105
    4.4.3应用逻辑回归建立心脏疾病模型的实例109
    4.5小结112
    第5章神经网络113
    5.1神经模型的历史114
    5.1.1感知器模型115
    5.1.2改进预测结果——ADALINE算法116
    5.1.3感知器和ADALINE之间的异同118
    5.1.4单层和多层感知器120
    5.2使用单层感知器实现简单的功能124
    5.2.1定义并绘制传递函数类型124
    5.2.2表示和理解传递函数125
    5.2.3Sigmoid函数或逻辑函数126
    5.2.4使用Sigmoid函数126
    5.2.5修正线性单元128
    5.2.6线性传递函数129
    5.2.7定义损失函数130
    5.3小结136
    第6章卷积神经网络137
    6.1卷积神经网络的起源137
    6.1.1从卷积开始138
    6.1.2卷积核和卷积140
    6.1.3在实例中实现二维离散卷积143
    6.1.4下采样(池化)146
    6.1.5通过Dropout操作提高效率148
    6.2深度神经网络149
    6.2.1深度卷积网络框架的发展149
    6.2.2深度卷积神经网络解决的问题类型154
    6.3使用Keras部署一个深度神经网络156
    6.4用Quiver开发卷积模型158
    6.4.1用Quiver开发卷积网络158
    6.4.2迁移学习的实现162
    6.5小结167
    第7章循环神经网络168
    7.1按顺序解决问题——RNN168
    7.1.1RNN的定义169
    7.1.2RNN的发展169
    7.2LSTM172
    7.2.1门和乘法运算172
    7.2.2设置遗忘参数(输入门)174
    7.2.3设置保持参数174
    7.2.4修改单元175
    7.2.5输出过滤后的单元状态175
    7.3采用电能消耗数据预测单变量时间序列176
    数据集的描述和加载176
    7.4小结182
    第8章近期的新模型及其发展183
    8.1GAN183
    GAN的应用类别184
    8.2强化学习188
    8.2.1马尔可夫决策过程189
    8.2.2优化马尔可夫过程190
    8.3基本强化学习技术:Q学习191
    8.4小结193
    第9章软件安装与配置194
    9.1Linux系统环境安装194
    9.1.1初始配置要求195
    9.1.2Anaconda安装195
    9.1.3pip安装200
    9.2macOSX系统环境安装201
    9.2.1Anaconda安装201
    9.2.2pip安装204
    9.3Windows系统环境安装205
    Anaconda安装205
    9.4小结208
    参考资料209

    Rodolfo Bonnin是阿根廷国家科技大学的系统工程师,博士。他在德国斯图加特大学学习并行编程和图像理解的研究生课程。自2005年以来,他一直在研究高性能计算,并于2008年开始研究和实现卷积神经网络,编写支持CPU和GPU的神经网络前馈阶段。很近,他一直致力于利用神经网络进行欺诈模式检测的工作,并使用机器学习技术进行信号分类。他也是《Tensorflow机器学习项目实战》的作者。

    售后保障

    最近浏览

    猜你喜欢

    该商品在当前城市正在进行 促销

    注:参加抢购将不再享受其他优惠活动

    x
    您已成功将商品加入收藏夹

    查看我的收藏夹

    确定

    非常抱歉,您前期未参加预订活动,
    无法支付尾款哦!

    关闭

    抱歉,您暂无任性付资格

    此时为正式期SUPER会员专享抢购期,普通会员暂不可抢购