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Python机器学习入门与实践:从深度学习到生成对抗网络GAN 版权信息
- ISBN：9787522616445
- 条形码：9787522616445 ; 978-7-5226-1644-5
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
Python机器学习入门与实践:从深度学习到生成对抗网络GAN 内容简介
《Python机器学习入门与实践——从深度学习到生成对抗网络GAN》是一本用Python进行机器学习编程的入门书，书中采用了欧洲童话故事中的人物角色“王后”“魔镜”“白雪公主”等，通过阅读不同角色的Python学习笔记中的示例代码和讲解，让读者在追寻奇幻故事的同时，享受编程的乐趣。另外，为了让程序可以单独或组合使用，书中对每个任务的过程和必要的库进行了分组，以使程序模块化。这是一种通过实际编写代码来加深理解的结构化方式。 《Python机器学习入门与实践——从深度学习到生成对抗网络GAN》一书语言通俗易懂，图文并茂，并加入了生动的故事情节，特别适合有一定Python编程基础，想学习机器学习、深度学习的高校计算机、人工智能专业学生和想转行人工智能方向的程序员学习。
Python机器学习入门与实践:从深度学习到生成对抗网络GAN 目录
第1章 与魔镜的相遇
1-1 不可思议的Python语
1-2 古代文明与魔镜
1-3 森林深处
1-4 魔法的仪式
1-5 生成随机数
1-6 结果的图示
1-7 两种不同类型的数据
王后的学习笔记1
准备两种类型的数据
第2章 机器学习的发现
2-1 构建神经网络
2-2 学习神经网络
2-3 检验修行成果
2-4 神经网络的极限
王后的学习笔记2
构建神经网络
第3章 记忆中的鸢尾花
3-1 读取鸢尾花数据
3-2 识别鸢尾花数据
3-3 神经网络觉醒之时
3-4 非线性变换不够灵活
3-5 学习停滞期
王后的学习笔记3
莺尾花的识别
第4章 尝试学习图像数据
4-1 手写字符识别
4-2 现代小矮人
4-3 总结自定义魔法
4-4 挑战时尚识别
王后的学习笔记4
自定义神经网络函数
第5章 预测未来
5-1 从识别到回归
5-2 哪一种非线性变换更好
5-3 深度神经网络
5-4 时间序列分析挑战
5-5 预测交易数据
王后的学习笔记5
预测股价的神经网络
第6章 深度学习的秘密
6-1 普通物体识别挑战
6-2 卷积神经网络
6-3 概率梯度下降法登场
6-4 构建深度神经网络
6-5 提高泛化能力所需的努力
6-6 构建便利的神经网络
6-7 反向卷积神经网络
王后的学习笔记6
卷积神经网络
第7章 生成对抗网络
7-1 准备自己的数据集
7-2 制假的生成网络
7-3 与白雪公主的告别
7-4 与王后的相遇
白雪公主的*后一句魔法之语
后记
展开全部
Python机器学习入门与实践:从深度学习到生成对抗网络GAN 作者简介
大关真之，1982年出生，2004年东京工业大学理学部物理专业本科毕业，2004年骏台预备学校物理专业兼职讲师，2006年东京工业大学研究生院理工学研究科物性物理学专业硕士毕业，2008年东京工业大学研究生院理工学研究科物性物理学专业博士提前毕业，2008年东京工业大学政企学联合研究员，201O年京都大学研究生院信息学研究科系统科学专业助教，2011年罗马大学物理专业科研项目研究员，现在 东北大学研究生院信息科学研究科应用信息科学专业副教授、博士（理学）。 研究方向：统计力学、量子力学、机器学习 2009年度手岛精一纪念研究奖优秀论文奖，第6届日本物理学会青年作者奖，2016年度日本文部科学大臣表彰青年科学家奖。
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