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机器学习实践 版权信息
- ISBN：9787302597476
- 条形码：9787302597476 ; 978-7-302-59747-6
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
机器学习实践 本书特色
本书全面讲解了机器学习和人工智能技术，理论与实践充分结合，带您开启机器学习之门
机器学习实践 内容简介
本书围绕数据、算法、模型三要素，研究选取不同算法从历史数据中获取经验，并归纳出模型进行预测与优化的系列理论与技术，是涉及计算机科学、概率统计、决策论等多个学科的多领域交叉学科。本书应用开源深度学习框架PaddlePaddle，从问题定义、数据收集、特征工程、模型训练、模型评估、模型应用方面，层层深入、循序渐进地剖析机器学习中极具代表性的基础实践，理论翔实，代码精细，是一本实用性极强的入门实践教辅材料。
机器学习实践 目录
目录
第1章Python基础实践
实践一： 海量文件遍历
实践二： 简单计算器实现
实践三： 图像直方图统计
实践四： 文本词频分析
第2章数据爬取与分析
实践五： 明星图片爬取
实践六： 股票行情爬取与分析
实践七： 科比职业生涯数据爬取与分析
第3章机器学习基础实践
实践八： 基于线性回归实现房价预测
实践九： 基于逻辑回归模型实现手写数字识别
实践十： 基于朴素贝叶斯实现文本分类
实践十一： 基于支持向量机实现鸢尾花分类
实践十二： 基于Kmeans实现鸢尾花聚类
第4章神经网络基础实验
实践十三： 基于全连接神经网络实现房价预测
实践十四： 基于全连接神经网络实现宝石分类
实践十五： 基于高层API实现宝石分类
第5章计算机视觉基础实验
实践十六： 图像数据预处理实践
实践十七： 基于卷积神经网络实现美食分类
实践十八： 基于VGG16实现中草药分类
实践十九： 基于ResNet50实现CIFAR10数据集分类
第6章自然语言处理基础实验
实践二十： 文本数据处理实践
实践二十一： 基于CBOW实现Word2Vec
实践二十二： 基于Skipgram实现Word2Vec
实践二十三： 基于循环神经网络实现情感分类
实践二十四： 基于LSTM实现谣言检测
实践二十五： 基于GRU实现情感分类
第7章深度学习前沿应用
实践二十六： 目标检测
实践二十七： 图像风格迁移
实践二十八： 图像分类FineTuning
实践二十九： 文本审核
实践三十： 文本生成
实践三十一： 文本分类FineTuning
参考文献
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