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[正版]机器学习与人工智能实战:基于业务场景的工程应用
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店铺公告
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作者抽丝剥茧,在运用机器学习和人工智能来解决这些问题的过程中,抽离出更有利于读者理解和掌握的知识要点,旨在帮助读者放下畏难情绪,最终自己动手构建一个类似更智能的系统或者以更智能的方式使用现有的系统,将人工智能集成到工业场景下的应用中。
作者在全球很多公司和研究机构讲授人工智能和机器学习课程,本书用到了课程中使用的例子和插图,全部经过实证,没有可怕的算法或者公式,可以帮助工程师和软件开发人员快速入门。更值得一提的是,书中还包含了很多实操案例。
商品名称: | 机器学习与人工智能实战:基于业务场景的工程应用 | 开本: | 16开 |
作者: | [美] 杰夫·普罗西斯(Jeff Prosise)著 | 定价: | 138.00 |
ISBN号: | 9787302635239 | 出版时间: | 2023-07-01 |
出版社: | 清华大学出版社 | 印刷时间: | 2023-07-11 |
版次: | 1 | 印次: | 1 |
第I 分 用Scikit-Learn 进行机器学
第1 章 机器学 3
1.1 什么是机器学 4
1.1.1 机器学与人工智能 7
1.1.2 监督和无监督学 9
1.2 使用k-means 聚类算法的无监督学 10
1.2.1 将k-means 聚类算法应用于客户数据 13
1.2.2 使用两个以上的维度对客户进行细分 16
1.3 监督学 19
1.3.1 k 近邻 22
1.3.2 使用k 近邻对花卉进行分类 24
1.4 小结 28
第2 章 回归模型 30
2.1 线性回归 30
2.2 决策树 34
2.3 随机森林 37
2.4 梯度提升机 39
2.5 支持向量机 41
2.6 回归模型的度测量 42
2.7 使用回归来预测车费 46
2.8 小结 51
第3 章 分类模型 53
3.1 逻辑回归 54
3.2 分类模型的率度量 56
3.3 分类数据 61
3.4 二分类 63
3.4.2 检测信用卡欺诈 68
3.5 多分类 73
3.6 构建数字识别模型 74
3.7 小结 78
第4 章 文本分类 80
4.1 准备用于分类的文本 81
4.2 情感分析 84
4.3 朴素贝叶斯 ......
工程师需要知道的机器学习和人工智能提供的实例和图示来自Prosise的AI和ML课程,这]课程受到了全球各地许多公司和研究所的青睐和欢迎。作者不涉及让人滑悚然和望而生畏的数学公式,目的只有一个那就 是面向工程师和软件开发人员,帮助他们迅速入门并通过案例迅速运用人工智能和机器学习来解决业务问题。本书讲帮助读者学会什么是机器学习和深度学习以及两者各有哪些用途;理解常用的深度学习算法的原理及其应用;学会标记和未标记数据,监督学习和非监督学习有何差异;通过scikit-learn和神经网络Keras和TensorFlow ,运用Python来进行机器学习建模;训练和评分地柜模型与-进制和多类粉类器模型 ;构建面检测和面识别模型以及 对象检测模型。本书适合硬件工程师与软件开发人员阅读和参考
......杰夫·普罗西斯 (Jeff Prosise) ,资深工程师,热心于帮助工程师和软件开发人员用好人工智能和机器学习。作为Wintellect的联合创始人,他在微软培训过几千名开发人员,在一些全球软件大会上发表过演讲。此外,杰夫还效力于橡树岭国家实验室和劳伦斯利弗莫尔国家实验室,从事过高功率激光系统和聚变能研究。目前,杰夫在Atmosera担任首席学习官,致力于帮助客户在产品或服务中实际应用人工智能。
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