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『簡體書』机器学习漫画小抄

書城自編碼： 4087641
分類：簡體書→大陸圖書→計算機/網絡→人工智能
作者： [美]克里斯·阿尔本[Chris Albon]
國際書號(ISBN)： 9787115649997
出版社： 人民邮电出版社
出版日期： 2024-12-01

頁數/字數： /
書度/開本： 64开 釘裝： 平装

售價：HK$ 53.9

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編輯推薦：
阅读本书的理由1：106张漫画小抄，快速搞懂机器学习基础知识，秒懂复杂概念！
（1）知识体系清晰全面，轻松掌握各类机器学习概念。从简单的决策树到复杂的神经网络，从预处理训练集和测试集到各种模型评估指标，每一个概念都以全彩漫画解释！
（2）内容丰富，决策树、随机梯度下降、超参数、k-NN算法，超多概念，应有尽有！
（3）漫画小抄围绕各类数据科学或机器学习问题，涉及诸如过拟合、欠拟合、预处理、深度学习、神经网络等主题。
（4）使用卡片形式进行碎片化学习，以独特的视角和风趣幽默的画风，将复杂的机器学习概念以轻松幽默的方式呈现，能够做到随时随地学概念！
阅读本书的理由:2：内容有料又有趣，画风可爱，幽默风趣，学习ML不再枯燥！
（1）用最简单的方式，把高深莫测的机器学习概念变得通俗易懂。画风清新可爱，色彩搭配让人心情愉悦，每次翻阅都是一种享受！
（2）画风轻松，帮助初学者快速入门，快速搞懂机器学习几乎所有基础知识点，也能让有经验的研究者能够以一种全新的方式回顾和巩固知识。
（3）将深奥的机器学习概念变成了一串串轻松愉快的漫画故事，画风超级可爱，色彩搭配让人看了心情瞬间好到飞起，
內容簡介：
本套漫画小抄准确解释了机器学习领域的106个重要概念，覆盖从随机森林到神经网络的各种算法。每张漫画小抄介绍一个重要概念，通过简明扼要的语言、易懂易记的插图、简洁明晰的排版布局，生动地呈现了每一个概念的思想内核，能帮助读者快速高效地理解与记忆。
本套漫画小抄适合所有机器学习的爱好者阅读，尤其是那些希望进一步了解机器学习概念的读者，包括高等院校计算机相关专业的大学生、研究生，计算机应用相关领域的研发人员与算法工程师等。
關於作者：
[美]克里斯·阿尔本（Chris Albon）
Chris Albon博士是维基媒体基金会机器学习主管，曾经创立了一家数据可视化公司，也是一位在数据科学领域享有盛誉的专家，他不仅在学术界有着丰富的研究经验，更是一位乐于分享知识的教育者。Chris Albon在OReilly公司出版的《Machine Learning With Python Cookbook》被誉为数据工程师的参考书，亚马逊4.6星，中文版《Python机器学习手册》开卷监控销售1万册。
目錄：
单位归一化1
Tomek链接2
上采样3
数据增强4
下采样5
最小-最大缩放6
独热编码7
插补法8
基于k-NN的插补法9
学习曲线10
假阳性率11
闵可夫斯基距离12
学习率13
布里尔分数14
分类15
假阴性率16
训练误差率17
曲线下面积18
F1分数19
模型复杂度对偏差和方差的影响20
没有免费午餐定理21
预处理训练集和测试集22
深度双重下降23
主成分分析24
超参数VS参数25
损失函数的最小值26
模型一致性27
模型复杂度28
特征重要性29
机器学习中的“学习”意味着什么？30
泛化31
训练集，验证集和测试集32
过拟合与欠拟合33
袋外误差34
决策树35
决策树回归36
随机森林37
随机森林中的基尼系数38
特征缩放对梯度下降的影响39
正则化40
C，正则化强度的倒数41
早停法42
弹性网络43
Dropout44
权重衰减45
HingeLoss46
均方误差47
Kullback-Leibler散度损失48
二元交叉熵损失49
分类交叉熵损失50
损失函数51
Boosting52
弱学习器53
AdaBoost54
bagging算法55
集成方法56
神经网络参数随机初始化57
深度网络的目的58
指数线性单元59
神经元60
隐藏层61
LeakyReLU62
NoisyReLU63
梯度裁剪64
反向传播65
Epoch66
梯度悬崖67
常见的输出层激活函数68
梯度下降法69
线性激活函数70
小批量71
梯度爆炸72
Sigmoid激活函数73
Tanh激活函数74
深度学习的动机75
修正线性单元76
DBSCAN77
k-NN算法78
K均值聚类79
k-NN邻域大小80
线性判别分析81
核主成分分析82
均值漂移聚类83
偏差-方差权衡84
偏差85
偏差直觉86
贝叶斯误差87
大O表示法88
混淆矩阵89
动量随机梯度下降90
随机梯度下降91
RMSprop优化器92
特征选择策略93
准确率94
分类特征95
L1范数96
L2范数97
维度灾难98
特征矩阵99
自助采样法100
MNIST数据集101
词袋102
K折交叉验证103
超参数调优104
网格搜索105
错误类型106

 

 

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